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判斷題
大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存方案通常對(duì)一份數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上儲(chǔ)存三份副本，以提高系統(tǒng)容錯(cuò)性。
答案：正確
判斷題
產(chǎn)品開發(fā)是企業(yè)現(xiàn)有的市場(chǎng)提供改進(jìn)的或全新的產(chǎn)品。
答案：正確
判斷題
K-均值聚類需要事先確定要分的類別數(shù)據(jù)。
答案：正確
判斷題
X服從期望為μ，標(biāo)準(zhǔn)差為σ的正態(tài)分布，概率密度函數(shù)為f（x）；那么f（x）關(guān)于直線x=μ對(duì)稱，且在x=μ處取得最大值。
答案：正確
判斷題
主成分分析的目的在于將進(jìn)入分析的大量變量縮減成較少數(shù)量的因子。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
AdaBoost算法對(duì)于新的樣本點(diǎn)，預(yù)測(cè)出的分類結(jié)果是通過投票來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
通用（GE）矩陣對(duì)業(yè)務(wù)模塊在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)情況和發(fā)展成長(zhǎng)情況進(jìn)行分析，指定業(yè)務(wù)模塊的發(fā)展戰(zhàn)略，包括對(duì)某些業(yè)務(wù)的發(fā)展方向做出調(diào)整。
答案：正確
判斷題
大數(shù)據(jù)的起源是云計(jì)算。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
在回歸分析中，樣本量的個(gè)數(shù)要多于解釋變量的個(gè)數(shù)。
答案：正確
判斷題
選擇模型時(shí)只需要考慮模型的泛化誤差，因此就算是訓(xùn)練誤差非常大的模型也可能是效果最好的分類模型。
答案：錯(cuò)誤

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異常值是指一批數(shù)據(jù)中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離該批數(shù)據(jù)的其余值，也稱離群值。

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大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存方案通常對(duì)一份數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上儲(chǔ)存三份副本，以提高系統(tǒng)容錯(cuò)性。

產(chǎn)品開發(fā)是企業(yè)現(xiàn)有的市場(chǎng)提供改進(jìn)的或全新的產(chǎn)品。

K-均值聚類需要事先確定要分的類別數(shù)據(jù)。

X服從期望為μ，標(biāo)準(zhǔn)差為σ的正態(tài)分布，概率密度函數(shù)為f（x）；那么f（x）關(guān)于直線x=μ對(duì)稱，且在x=μ處取得最大值。

主成分分析的目的在于將進(jìn)入分析的大量變量縮減成較少數(shù)量的因子。

AdaBoost算法對(duì)于新的樣本點(diǎn)，預(yù)測(cè)出的分類結(jié)果是通過投票來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

通用（GE）矩陣對(duì)業(yè)務(wù)模塊在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)情況和發(fā)展成長(zhǎng)情況進(jìn)行分析，指定業(yè)務(wù)模塊的發(fā)展戰(zhàn)略，包括對(duì)某些業(yè)務(wù)的發(fā)展方向做出調(diào)整。

大數(shù)據(jù)的起源是云計(jì)算。

在回歸分析中，樣本量的個(gè)數(shù)要多于解釋變量的個(gè)數(shù)。

選擇模型時(shí)只需要考慮模型的泛化誤差，因此就算是訓(xùn)練誤差非常大的模型也可能是效果最好的分類模型。

異常值是指一批數(shù)據(jù)中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離該批數(shù)據(jù)的其余值，也稱離群值。

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大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存方案通常對(duì)一份數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上儲(chǔ)存三份副本，以提高系統(tǒng)容錯(cuò)性。

產(chǎn)品開發(fā)是企業(yè)現(xiàn)有的市場(chǎng)提供改進(jìn)的或全新的產(chǎn)品。

K-均值聚類需要事先確定要分的類別數(shù)據(jù)。

X服從期望為μ，標(biāo)準(zhǔn)差為σ的正態(tài)分布，概率密度函數(shù)為f（x）；那么f（x）關(guān)于直線x=μ對(duì)稱，且在x=μ處取得最大值。

主成分分析的目的在于將進(jìn)入分析的大量變量縮減成較少數(shù)量的因子。

AdaBoost算法對(duì)于新的樣本點(diǎn)，預(yù)測(cè)出的分類結(jié)果是通過投票來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

通用（GE）矩陣對(duì)業(yè)務(wù)模塊在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)情況和發(fā)展成長(zhǎng)情況進(jìn)行分析，指定業(yè)務(wù)模塊的發(fā)展戰(zhàn)略，包括對(duì)某些業(yè)務(wù)的發(fā)展方向做出調(diào)整。

大數(shù)據(jù)的起源是云計(jì)算。

在回歸分析中，樣本量的個(gè)數(shù)要多于解釋變量的個(gè)數(shù)。

選擇模型時(shí)只需要考慮模型的泛化誤差，因此就算是訓(xùn)練誤差非常大的模型也可能是效果最好的分類模型。

異常值是指一批數(shù)據(jù)中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離該批數(shù)據(jù)的其余值，也稱離群值。

大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存方案通常對(duì)一份數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上儲(chǔ)存三份副本，以提高系統(tǒng)容錯(cuò)性。

K-均值聚類需要事先確定要分的類別數(shù)據(jù)。

X服從期望為μ，標(biāo)準(zhǔn)差為σ的正態(tài)分布，概率密度函數(shù)為f（x）；那么f（x）關(guān)于直線x=μ對(duì)稱，且在x=μ處取得最大值。

AdaBoost算法對(duì)于新的樣本點(diǎn)，預(yù)測(cè)出的分類結(jié)果是通過投票來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

通用（GE）矩陣對(duì)業(yè)務(wù)模塊在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)情況和發(fā)展成長(zhǎng)情況進(jìn)行分析，指定業(yè)務(wù)模塊的發(fā)展戰(zhàn)略，包括對(duì)某些業(yè)務(wù)的發(fā)展方向做出調(diào)整。

在回歸分析中，樣本量的個(gè)數(shù)要多于解釋變量的個(gè)數(shù)。

選擇模型時(shí)只需要考慮模型的泛化誤差，因此就算是訓(xùn)練誤差非常大的模型也可能是效果最好的分類模型。