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條形圖、直方圖的原點必須是零。
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標準差用來描述數(shù)據(jù)的離散趨勢。
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概率大的事件一定發(fā)生，概率小的事件一定不發(fā)生。
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決策樹學習主要利用信息論中的信息增益（information gain)，尋找數(shù)據(jù)集中有最大信息量的變量，建立數(shù)據(jù)的一個節(jié)點，再根據(jù)變量的不同值建立樹的分枝，每個分枝子集中重復建樹的下層結果和分枝的過程，一直到完成建立整株決策樹。
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決策樹過擬合時，先剪枝和后剪枝的效果和計算量完全一樣，因此可以隨意選擇。
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數(shù)據(jù)處理是講信息轉換成數(shù)據(jù)的過程。
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數(shù)據(jù)量足夠大時，增加或刪除一些變量對最終的聚類結果不會有太大影響。
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數(shù)據(jù)分類的基本思想就是構造一個模型或分類器來預測研究對象的分類屬性，這個分類屬性通常為離散型變量。
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非概率抽樣的樣本結果不適合推斷總體。
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利用聚類分析可以分析顧客間的相似或差異關系，并將顧客按照一定特征拆分成若干個類別而達到市場細分的目的。
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回歸模型中，有兩個或者兩個以上的自變量彼此相關，對回歸分析沒有影響。
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