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（假设precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN。）在二分类问题中，当测试集的正例和负例数量不均衡时，以下评价方案哪个是相对不合理的（）

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关于 ARMA 、 AR 、 MA 模型的功率谱，下列说法正确的是（ ）

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符号集 a、b、c、d ，它们相互独立，相应概率为 1/2、 1/4、 1/8/、 1/16，其中包含信息量最小的符号是（ ）

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在数据清理中，下面哪个不是处理缺失值的方法?

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统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（）

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如果惩罚参数C趋于无穷，下面哪项描述是正确的？

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以下关于SVM软间隔描述正确的是

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在线性可分的情况下，支持向量是那些最接近决策平面的数据点

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假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用惩罚参数C作为超参之一。当你使用较大的C（C趋于无穷）时，对于训练集数据：

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如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明：

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