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设 q ( n , m )是将正整数 n 划分成最大加数不大于 m 的若干不同正整数之和的划分数,则 q ( n , m )为( )。 ① ② ③ ④ ① ② ③ ④ ...
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若用φ(n)表示欧拉函数,请问:φ(56)的欧拉函数之积为? 24 10 15 11 ...
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为方程x 3 -x 2 -1=0 在x 0 =1.5 附近的一个精确到4位小数的根,设将方程改写成,并建立相应的迭代公式. ...
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一组数据,均值>中位数>众数,问这组数据 左偏 右偏 钟型 对称 ...
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已知中国人的血型分布约为A型:30%,B型:20%,O型:40%,AB型:10%,则任选一批中国人作为用户调研对象,希望他们中至少有一个是B型血的可能性不低于90%,那么最少需要选多少人? 7 9 11 13 ...
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下列有关k-mean算法说法正确的是() 不能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算 数据数量不多时,输入的数据的顺序不同会导致结果不同 不能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算 初始聚类中心的选择对聚类结果的影响很大 ...
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随机无放回抽样跟随机有放回抽样比较,哪个方差大,还是相等 1 ...
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回归分析 y=a+bx,如果存在自相关,问 b 的值如何,是正负还是 0 1 ...
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通过算法生成的随机数是“伪随机”的,也就是说,在设定好第一个数之后,后面的数字的序列是确定的,并且经过一个非常大的循环会回到第一个数的状态,然后周而复始。显然,摇号、抽奖的程序是不能通过伪随机数来实现的。现实中常常基于某种热噪声来实现真正的随机数。假定某热噪声是标准正态分布,那么能否将它转换成(0,1)区间上的均匀分布______? 忽略测量和计算误差,可以转换为(0,1)区间上的均匀分布 无法转换为(0,1)区间上的均匀分布 信息不足,无法判断 借助伪随机数生成算法可以转换为(0,1)区间上的均匀分布 仅仅靠伪随机数生成算法,就可以生成(0,1)区间上的均匀分布 以上说法都不对 ...
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