你可能感興趣的試題

判斷題
SVM算法更適用于稀有事件的分類問(wèn)題，如客戶流失、欺詐偵測(cè)等。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
忠誠(chéng)的客戶來(lái)源于滿意的客戶，滿意的客戶不一定是忠誠(chéng)的客戶。
答案：正確
判斷題
聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，所以聚類算法試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。
答案：正確
判斷題
RFM模型是Recency Frequency Monetary三個(gè)首字母的縮寫(xiě)，根據(jù)最近一次消費(fèi)，消費(fèi)頻率，消費(fèi)金額研究客戶特征，并對(duì)客戶進(jìn)行等級(jí)劃分。
答案：正確
判斷題
SVM算法通過(guò)搜索最大邊緣超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，并期望具有較大邊緣的超平面對(duì)測(cè)試集或未知分類的數(shù)據(jù)集比具有較小邊緣的超平面更準(zhǔn)確。
答案：正確
判斷題
提升度是支持度與置信度的比值。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
用戶建模就是通過(guò)邏輯回歸，時(shí)間序列等預(yù)測(cè)算法，SVM，貝葉斯等分類，聚類算法LDA等文本挖掘方法以及歐氏距離，余弦相似度等定義人群的用戶畫(huà)像。
答案：正確
判斷題
啤酒與尿布的故事是聚類分析的典型實(shí)例。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
庫(kù)存ABC分類法的優(yōu)點(diǎn)在于其分析和控制重點(diǎn)物料時(shí)簡(jiǎn)單易行，判別標(biāo)準(zhǔn)全面。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
隨機(jī)森林不能直接給出決策樹(shù)的決策規(guī)則，即無(wú)法給出模型的顯性表達(dá)式，但可以度量各個(gè)輸入變量的重要性。
答案：正確

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數(shù)據(jù)可視化可以使人們更理解數(shù)據(jù)。

你可能感興趣的試題

SVM算法更適用于稀有事件的分類問(wèn)題，如客戶流失、欺詐偵測(cè)等。

忠誠(chéng)的客戶來(lái)源于滿意的客戶，滿意的客戶不一定是忠誠(chéng)的客戶。

聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，所以聚類算法試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。

RFM模型是Recency Frequency Monetary三個(gè)首字母的縮寫(xiě)，根據(jù)最近一次消費(fèi)，消費(fèi)頻率，消費(fèi)金額研究客戶特征，并對(duì)客戶進(jìn)行等級(jí)劃分。

SVM算法通過(guò)搜索最大邊緣超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，并期望具有較大邊緣的超平面對(duì)測(cè)試集或未知分類的數(shù)據(jù)集比具有較小邊緣的超平面更準(zhǔn)確。

提升度是支持度與置信度的比值。

用戶建模就是通過(guò)邏輯回歸，時(shí)間序列等預(yù)測(cè)算法，SVM，貝葉斯等分類，聚類算法LDA等文本挖掘方法以及歐氏距離，余弦相似度等定義人群的用戶畫(huà)像。

啤酒與尿布的故事是聚類分析的典型實(shí)例。

庫(kù)存ABC分類法的優(yōu)點(diǎn)在于其分析和控制重點(diǎn)物料時(shí)簡(jiǎn)單易行，判別標(biāo)準(zhǔn)全面。

隨機(jī)森林不能直接給出決策樹(shù)的決策規(guī)則，即無(wú)法給出模型的顯性表達(dá)式，但可以度量各個(gè)輸入變量的重要性。

數(shù)據(jù)可視化可以使人們更理解數(shù)據(jù)。

你可能感興趣的試題

SVM算法更適用于稀有事件的分類問(wèn)題，如客戶流失、欺詐偵測(cè)等。

忠誠(chéng)的客戶來(lái)源于滿意的客戶，滿意的客戶不一定是忠誠(chéng)的客戶。

聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，所以聚類算法試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。

RFM模型是Recency Frequency Monetary三個(gè)首字母的縮寫(xiě)，根據(jù)最近一次消費(fèi)，消費(fèi)頻率，消費(fèi)金額研究客戶特征，并對(duì)客戶進(jìn)行等級(jí)劃分。

SVM算法通過(guò)搜索最大邊緣超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，并期望具有較大邊緣的超平面對(duì)測(cè)試集或未知分類的數(shù)據(jù)集比具有較小邊緣的超平面更準(zhǔn)確。

提升度是支持度與置信度的比值。

用戶建模就是通過(guò)邏輯回歸，時(shí)間序列等預(yù)測(cè)算法，SVM，貝葉斯等分類，聚類算法LDA等文本挖掘方法以及歐氏距離，余弦相似度等定義人群的用戶畫(huà)像。

啤酒與尿布的故事是聚類分析的典型實(shí)例。

庫(kù)存ABC分類法的優(yōu)點(diǎn)在于其分析和控制重點(diǎn)物料時(shí)簡(jiǎn)單易行，判別標(biāo)準(zhǔn)全面。

隨機(jī)森林不能直接給出決策樹(shù)的決策規(guī)則，即無(wú)法給出模型的顯性表達(dá)式，但可以度量各個(gè)輸入變量的重要性。

SVM算法更適用于稀有事件的分類問(wèn)題，如客戶流失、欺詐偵測(cè)等。

忠誠(chéng)的客戶來(lái)源于滿意的客戶，滿意的客戶不一定是忠誠(chéng)的客戶。

聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，所以聚類算法試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。

RFM模型是Recency Frequency Monetary三個(gè)首字母的縮寫(xiě)，根據(jù)最近一次消費(fèi)，消費(fèi)頻率，消費(fèi)金額研究客戶特征，并對(duì)客戶進(jìn)行等級(jí)劃分。

SVM算法通過(guò)搜索最大邊緣超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，并期望具有較大邊緣的超平面對(duì)測(cè)試集或未知分類的數(shù)據(jù)集比具有較小邊緣的超平面更準(zhǔn)確。

用戶建模就是通過(guò)邏輯回歸，時(shí)間序列等預(yù)測(cè)算法，SVM，貝葉斯等分類，聚類算法LDA等文本挖掘方法以及歐氏距離，余弦相似度等定義人群的用戶畫(huà)像。

啤酒與尿布的故事是聚類分析的典型實(shí)例。

庫(kù)存ABC分類法的優(yōu)點(diǎn)在于其分析和控制重點(diǎn)物料時(shí)簡(jiǎn)單易行，判別標(biāo)準(zhǔn)全面。

隨機(jī)森林不能直接給出決策樹(shù)的決策規(guī)則，即無(wú)法給出模型的顯性表達(dá)式，但可以度量各個(gè)輸入變量的重要性。