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对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。选项: A:错 B:对
在支持向量机训练好后,我们可以抛弃非支持向量的样本点,仍然可以对新样本进行分类。
设零件的尺寸要求(技术标准) Φ30 0.023, 随机抽样后计算样本特性值为 X 29.997, CP 1.095, 求CPK 。
某产品含某一杂质最高不能超过12.2毫克,样本标准差 s=0.038,样本均值为12.1,求过程能力指数。
设X1,X2,…,X5为来自总体X~N(12,4)的样本,试求 选项:A、设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,…,X<sub>5</sub>为来自总体X~N(12,4)的样本,试求
下列哪些是常见样本统计量()选项: A:样本均值; B:k阶原点距; C:样本方差; D:中心距
下列哪些是常见样本统计量()选项: A:样本均值; B:样本方差; C:中心距; D:k阶原点距
以下模型对应的样本自相关系数具有拖尾性的有 选项: A、平稳AR(2) B、平稳AR(1) C、MA(1) D、平稳ARMA(1,2)
以下模型对应的样本自相关系数具有拖尾性的有选项: A:平稳AR(2); B:平稳AR(1); C:MA(1); D:平稳ARMA(1,2)
以下模型对应的样本自相关系数具有拖尾性的有选项: A:平稳AR(2); B:平稳AR(1); C:MA(1); D:平稳ARMA(1,2)
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