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判断题

在统计学中,统计量是根据样本数据计算出来的一些量。

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不能盲目使用用户画像,画像多维静态特征,用户特征随时间动态变化,也可能随场景而不同。

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当缺失数据占全部数据很小比例时,可以采取直接删除的方法进行处理。

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在用回归方程进行预测时,对于同一自变量X,在同一置信水平下,相对应的因变量y的预测区间要比置信区间的范围大一些。

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数据可视化可以使人们更理解数据。

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SVM算法更适用于稀有事件的分类问题,如客户流失、欺诈侦测等。

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忠诚的客户来源于满意的客户,满意的客户不一定是忠诚的客户。

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聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并,所以聚类算法试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类。

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RFM模型是Recency Frequency Monetary三个首字母的缩写,根据最近一次消费,消费频率,消费金额研究客户特征,并对客户进行等级划分。

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SVM算法通过搜索最大边缘超平面来实现分类,并期望具有较大边缘的超平面对测试集或未知分类的数据集比具有较小边缘的超平面更准确。

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