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集合學習的效果一定比單一學習器的效果好。
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無形投資是沒有實物形態(tài)但能長期使用的資產(chǎn)。
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聚類分析中所有的類別屬性是事先未知的,需要細分的類別個數(shù)是已知的。
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不管實際數(shù)據(jù)中是否真正存在不同的類別,利用聚類分析都能得到分成若干類別的解。
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在Kano模型中,一維屬性性能的改進將使客戶的滿意度線性增加。
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項目缺失數(shù)據(jù)是指觀測對象記錄了部分信息,只在個別信息記錄不完全。
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在統(tǒng)計學中,用樣本的統(tǒng)計量去近似估計總體的參數(shù)。
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缺失值是指數(shù)據(jù)集里面某個或某些屬性的值是不完全的,這在數(shù)據(jù)分析中非常常見。
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召回率(recall)是指預測準確的樣本中實際為正的概率。
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如果時間序列中既含有趨勢成分又含有季節(jié)成分,則可以使用Winter指數(shù)平滑模型進行預測。
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不可能事件的概率為0,必然事件的概率為1。
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