欧美一区日韩二区中国三区,羞羞漫画免费入口

判斷題數據量足夠大時，增加或刪除一些變量對最終的聚類結果不會有太大影響。

1.判斷題數據分類的基本思想就是構造一個模型或分類器來預測研究對象的分類屬性，這個分類屬性通常為離散型變量。

2.判斷題非概率抽樣的樣本結果不適合推斷總體。

3.判斷題利用聚類分析可以分析顧客間的相似或差異關系，并將顧客按照一定特征拆分成若干個類別而達到市場細分的目的。

4.判斷題回歸模型中，有兩個或者兩個以上的自變量彼此相關，對回歸分析沒有影響。

5.判斷題異常值會給分類算法帶來很大的干擾，因此要刪除異常值。

6.判斷題分類模型的誤差大致分為兩種：訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。

7.判斷題神經網絡算法不需要考慮變量是否共線，因此比邏輯回歸的實施應用要簡單很多。

8.判斷題因子得分是各變量的線性組合。

9.判斷題現金流入量是指項目引起的企業(yè)現金收入得的增加額。

10.判斷題在計算加權平均數時，數據作用越大，所賦予的權重也就越大，數據的作用越小，所賦予的權重也就越小。