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判斷題回歸平方和（SSR）值越大，回歸方程的貢獻和功效越小。

1.判斷題數(shù)據(jù)與信息是不可分離的，數(shù)據(jù)是信息的表達，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。

2.判斷題回歸和分類都是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)問題，都有可能發(fā)生過擬合。

3.判斷題聯(lián)合庫存管理是一種風(fēng)險分擔(dān)的庫存管理模式。

4.判斷題關(guān)系模型是目前最常用的數(shù)據(jù)模型。

5.判斷題等頻離散化是指把觀察點均勻分為n等份，每份包含的觀測值的個數(shù)相同。

6.判斷題Apriori算法由兩個步驟組成，一是產(chǎn)生和選擇候選集，二是從頻繁項集中得到關(guān)聯(lián)規(guī)則。

7.判斷題KNN算法對樣本不均衡的數(shù)據(jù)，判斷不夠合理，因此引入了加權(quán)的方法來改進算法，這使得模型的可解釋性和可信度都大大提升。

8.判斷題數(shù)據(jù)的分類應(yīng)遵循互斥原則和窮盡原則。

9.判斷題PCA是丟失原始數(shù)據(jù)信息最少的一種線性降維方式。

10.判斷題對一個關(guān)聯(lián)規(guī)則來說，它的支持度一定小于等于置信度。