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117401设定虚拟变量时，对于有k个表现值的定性变量，只设定（k（）1）个虚拟变量。
117402设定虚拟变量时，虚拟变量的值通常用“0”或“1”来表示。
117403主成分是原始变量的线性组合，它们相互正交（垂直），捕获了数据差异最大的方向。
117404在回归学习中常用的损失函数是（）。
117405下列关于主成分分析的说法错误的是（）。
117406下列关于主成分分析的说法正确的是（）。
117407下列关于主成分的属性说法正确的是（）。
117408主成分分析是一种经典的增加分析变量的方法，它将数据从原始的低维空间投影到高维空间。
117409设定虚拟变量时应当遵循如下哪些原则（）。
117410虚拟变量的设定即把对变量的定量描述转化成对定性数据的描述。
117411主成分分析是一种经典的减少分析变量的方法，它将数据从原始的高维空间投影到低维空间。
117412下列关于期望预测误差的说法错误的是（）。
117413模型越复杂，偏差越大，方差越小；模型越简单，偏差越小，而方差越大。
117414主成分是原始变量的线性组合，它们相互正交（垂直），捕获了数据差异最小的方向。
117415下列关于性能评估的指标说法错误的是（）。
117416下列关于设定虚拟变量时应当遵循的原则说法不正确的是（）。
117417下列属于通过样本估计期望预测误差的方式的是（）。
117418下列关于期望预测误差的说法正确的是（）。
117419虚拟变量的设定即把对变量的定性描述转化成对定量数据的描述。
117420下列关于偏差和方差的说法不正确的是（）。
117421下列关于性能评估的指标说法正确的是（）。
117422下列不属于通过样本估计期望预测误差的方式的是（）。
117423在回归学习中常用的损失函数是平方损失函数。
117424下列属于常用的损失函数的是（）。
117425下列关于决定系数的说法不正确的是（）。
117426对于分类任务的数据挖掘，评价指标一般可通过一个混淆矩阵计算得到，包括准确度、特效度、灵敏度以及考虑错分成本的指标。
117427对于预测任务的数据挖掘来说，性能评估的指标包括平均绝对误差和均方根误差等。
117428有监督学习模型的目的是寻找一个可以很好地描述自变量X与因变量Y之间关系的函数f。
117429模型越复杂，偏差越小，方差越大；模型越简单，偏差越大，而方差越小。
117430期望预测误差主要包括（）。
117431下列关于AUC的说法不正确的是（）。
117432下列关于偏差和方差的说法正确的是（）。
117433通过样本估计期望预测误差一般有重复抽样和交叉验证两种方式。
117434在回归学习中常用的损失函数是指数损失函数。
117435通过样本估计期望预测误差只有重复抽样这一种方式。
117436下列属于由混淆矩阵导出的评价准则的是（）。
117437ROC曲线是一种常用的评价方法，可用来展示临界值的选择与算法性能之间的关系，用于评价临界值不同的算法的性能。
117438AUC值（面积）越小的分类器，性能越好。
117439下列关于AUC的说法正确的是（）。
117440下列不属于回归模型评价指标的是（）。
117441决定系数是指模型解释了的数据波动的比例，取值区间为[0，1]，越接近于0说明模型拟合得越好。
117442下列关于聚类模型评价的外部指标说法错误的是（）。
117443下列属于回归模型评价指标的是（）。
117444下列关于决定系数的说法正确的是（）。
117445Dunn指数刻画了所有类两两之间的最短距离与最大类的“直径”之比，该指数越大，说明类与类之间分得越开。
117446决定系数是指模型解释了的数据波动的比例，取值区间为[0，1]，越接近于1说明模型拟合得越好。
117447下列不属于聚类模型评价的外部指标的是（）。
117448下列关于聚类模型评价的外部指标说法正确的是（）。
117449下列属于聚类模型评价的外部指标的是（）。
117450下列属于聚类模型评价的内部指标的是（）。
117451下列不属于聚类模型评价的内部指标的是（）。
117452Dunn指数刻画了所有类两两之间的最短距离与最大类的“直径”之比，该指数越小，说明类与类之间分得越开。
117453变量或数据之间的两种主要关系的是（）。
117454DB指数刻画的是一个平均距离，该指数越大，说明聚类越好。
117455DB指数刻画的是一个平均距离，该指数越小，说明聚类越好。
117456相关分析根据相关关系表现形式的不同，可以分为简单相关分析、偏相关分析和非参数相关分析等。
117457下列属于变量或数据之间的主要关系的是（）。
117458相关分析根据相关关系表现形式的不同，又可以分为线性相关分析和非线性相关分析。
117459变量之间的影响不能够用具体的函数来度量，但变量之间的关系确实存在数量上不是严格对应的相互依存关系，则称这种关系为相关关系。
117460函数关系是确定性的，往往将发生变动的变量称为“自变量”，将受自变量变动影响而发生变动的变量称为“因变量”。
117461下列关于相关关系的说法不正确的是（）。
117462函数关系是不确定的，往往将发生变动的变量称为“自变量”，将受自变量变动影响而发生变动的变量称为“因变量”。
117463下列不属于相关分析根据其分析方法和处理对象不同划分的类别是（）。
117464相关分析根据其分析方法和处理对象不同可以分为（）。
117465变量或数据之前的两种主要关系是函数关系和相关关系。
117466变量或数据之间的两种主要关系是（）。
117467下列关于相关关系的说法正确的是（）。
117468下列关于函数关系和相关关系说法不正确的是（）。
117469下列不属于变量或数据之间的两种主要关系是（）。
117470相关分析根据相关关系表现形式的不同可以分为（）。
117471相关关系是不确定的，主要考察变量之间的相互影响，这种影响不存在方向性。
117472相关分析根据其分析方法和处理对象不同，可以分为线性相关分析和非线性相关分析。
117473相关分析根据其分析方法和处理对象不同，可以分为简单相关分析、偏相关分析和非参数相关分析等。
117474下列不属于相关分析根据相关关系表现形式的不同划分的是（）。
117475当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之具体严格相对应，则称这种关系为函数关系。
117476相关关系是确定的，主要考察变量之间的相互影响，这种影响不存在方向性。
117477变量或数据之前的两种主要关系是因果关系和相关关系。
117478下列属于变量之间的相关关系考察形式的是（）。
117479下列关于Pearson相关系数的显著性检验说法正确的是（）。
117480变量之间的影响不能够用具体的函数来度量，但变量之间的关系确实存在数量上不是严格对应的相互依存关系，则称这种关系为函数关系。
117481当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之具体严格相对应，则称这种关系为相关关系。
117482下列不属于按相关因素（变量）之间的关系形态不同将相关关系分类的是（）。
117483按相关因素（变量）之间的关系形态不同，可以将相关关系分为（）。
117484下列关于相关系数r的说法不正确的是（）。
117485按相关因素（变量）的多少，可以将相关关系分为（）。
117486按相关因素（变量）之间的相关方向，可以将相关关系分为（）。
117487下列不属于变量之间的相关关系考察形式的是（）。
117488下列关于Pearson相关系数的显著性检验说法错误的是（）。
117489下列不属于按相关因素（变量）的多少将相关关系分类的是（）。
117490下列关于相关系数r的说法正确的是（）。
117491Pearson相关系数是反映两个变量的线性相关程度，但它并不能够度量变量之间的非线性相关程度。
117492下列关于关联规则的说法不正确的是（）。
117493下列不属于按相关因素（变量）之间的相关方向将相关关系分类的是（）。
117494如果P值越大则相关系数越显著，越能说明总体数据之间存在显著关系。
117495r的数值的大小与x和y的计量尺度无关，改变x和y的数据的计量尺度，并不改变r的数值。
117496简单相关分析有时不能够真实地反映现象之间的关系
117497下列关于支持度和置信度的说法正确的是（）。
117498按相关因素（变量）之间的相关方向，相关关系又可分为正相关和负相关。
117499r是两个变量之间线性关系的度量指标，也可以反映两个变量之间的因果关系。
117500按相关因素（变量）之间的关系形态不同，相关关系可分为线性相关和非线性相关。
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