A、數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言
B、數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言
C、數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言
D、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言
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A.1
B.0
C.2
D.π
A.尋求數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)
B.劃分類型
C.數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)
D.解釋變量之間的因果關(guān)系
A.logistic回歸的建模數(shù)據(jù)量不能太少,目標(biāo)變量中每個(gè)類別所對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)量要足夠充分,才能支持建模。
B.logistic回歸要排除共線性的影響。
C.logistic回歸對(duì)噪聲和異常值比較魯棒。
D.logistic回歸容易過(guò)擬合。
A.KNN算法是操作最為簡(jiǎn)單的分類算法
B.KNN算法的指導(dǎo)思想是“近朱者赤近墨者黑”
C.KNN算法的可解釋性較差,無(wú)法給出科學(xué)的分類規(guī)則
D.KNN算法的計(jì)算量與數(shù)據(jù)量有關(guān)
A.生產(chǎn)工人計(jì)時(shí)工資
B.生產(chǎn)產(chǎn)品耗費(fèi)的能源費(fèi)用
C.銷售部門的銷售提成
D.固定資產(chǎn)折舊費(fèi)
最新試題
相比其他決策分類模型,隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點(diǎn)有()。
因子分析的作用是()。
用邏輯回歸方法得到的分析結(jié)果中,其中預(yù)測(cè)為正類的有102個(gè),其中78個(gè)預(yù)測(cè)正確。預(yù)測(cè)為負(fù)類的有115個(gè),其中83個(gè)預(yù)測(cè)正確。那么正類的precision和recall各是多少()。
以下對(duì)于KNN算法的描述中正確的是()。
選擇渠道成員的標(biāo)準(zhǔn)包括()。
決策樹模型的缺點(diǎn)有()。
判斷下列各個(gè)量,哪些是隨機(jī)變量()。
下列哪些是搜集數(shù)據(jù)的組織方式()。
測(cè)度數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的指標(biāo)可分為()兩大類。
SQL語(yǔ)言由()組成。