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

A.长期变动趋势
B.季节性变动
C.循环变动
D.不规则变动

A.柱形图
B.折线图
C.面积图
D.饼图

A.保证实现企业的经营目标
B.有效利用企业的制造资源
C.适应市场和环境的迅速变化
D.低成本和大批量

A.期望值相等
B.方差齐性
C.正态性
D.独立性

A.重点和难点
B.冷启动的问题
C.脱离场景谈画像
D.画像的粒度

A.集成性
B.共赢性
C.复杂性
D.动态性

A.投资入股互联网电商行业
B.打通多源跨域数据
C.提高分析挖掘能力
D.实现科学决策与运营