进行归一化处理后,权数之和一定为1。

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哪些机器学习算法不需要做归一化处理?

设RD经费支出相当于GDP比例的权数为1.65,地方财政科技拨款占地言财政支出比重的权数为0.65,企业科技经费支出占产品销售收入比重的权数为2.7,试对这三个权数进行归一化处理,其结果为( )A.1.65,0.65,2.7B.0.83,0.33,1.35C.0.33,0.13,0.54D.8.25,3.25,13.5

有三个指标X1、X2、X3,通过专家评判进行两两比较后,其初始权数形成判断矩阵,如表2-3所示。(作表) 对表2-3中的资料计算每行各标度的几何平均数,则最后进行“归一化处理”的结果为( )。A.0.7937;0.3467;0.6342B.0.1663;0.0727;0.7610C.6.0139;13.7608;1.3140D.2.9120;3.3795;2.7509

以下有关特征数据归一化的说法错误的是:( ) A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度B.特征数据归一化有可能提高模型的精度C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况D.概率模型不需要做归一化处理

指数平滑法就是把每期资料的重要性用一个权数来代表,然后求出每期资料与对应的权数乘积之和。 ( )

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根据套利定价理论,套利组合满足的条件包括()。A:该组合的期望收益率大于0B:该组合中各种证券的权数之和等于0C:该组合中各种证券的权数之和等于1D:该组合的因素灵敏度系数等于

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在加权平均预测中权数()A、可以取小数B、可以取等差数列C、可以取等比数D、之和必须为1

加权线性回归预测模型中,各期数据的权数之和可以不等于1。

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对于数据标准化,请将数列50,32,7,25,18,进行归一化处理,其结果是:()A、0.82,0.43,0.01,0.33.0.23B、1,0.23,-1,-0.15,-0.24

所有测评指标的绝对权数之和为();所有测评指标的相对权数之和则为()。

指数平滑法的权数之和为:()A、大于1B、小于1C、等于0

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