A.经济性
B.可衡量性
C.可接受性
D.稳定性

A.市场上没有替代品
B.购买者对较高价格不在意
C.购买者改变购买习惯较慢
D.市场上没有竞争者

A.通过先验概率的结果，对后验概率不断的做调整
B.有着坚实的数学理论基础，分类效果比其他分类器好
C.假设样本各属性之间是相互独立的
D.对数据的缺失值不敏感，所需要估计的参数也比较少

A、流动资金投资
B、开办费
C、建设期贷款利息
D、无形资产投资

A、数据定义语言
B、数据操作语言
C、数据控制语言
D、程序设计语言

A.1
B.0
C.2
D.π

A.寻求数据的基本结构
B.划分类型
C.数据化简
D.解释变量之间的因果关系

A.logistic回归的建模数据量不能太少，目标变量中每个类别所对应的样本数量要足够充分，才能支持建模。
B.logistic回归要排除共线性的影响。
C.logistic回归对噪声和异常值比较鲁棒。
D.logistic回归容易过拟合。

A.KNN算法是操作最为简单的分类算法
B.KNN算法的指导思想是“近朱者赤近墨者黑”
C.KNN算法的可解释性较差，无法给出科学的分类规则
D.KNN算法的计算量与数据量有关

A.生产工人计时工资
B.生产产品耗费的能源费用
C.销售部门的销售提成
D.固定资产折旧费

A.增加不同国家间经济的互相依靠性
B.政府命令
C.公司收入和不同国家间资产基础的扩张
D.因特网和电子商务