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给定三个变量 X，Y，Z。(X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 的 Pearson 相关性系数分别为 C1、C2 和 C3。现在 X 的所有值加 2（即 X+2），Y 的全部值减 2（即 Y-2），Z 保持不变。那么运算之后的 (X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 相关性系数分别为 D1、D2 和 D3。现在试问 D1、D2、D3 和 C1、C2、C3 之间的关系是什么？

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在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有

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下列选项中,识别模式与其他不一样的是

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在大规模的语料中，挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性。

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基于统计的分词方法为（）

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线性回归的基本假设不包括哪个？

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下面哪些对「类型 1（Type-1）」和「类型 2（Type-2）」错误的描述是错误的？

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关于SVM泛化误差描述正确的是

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训练SVM的最小时间复杂度为O(n2)，那么一下哪种数据集不适合用SVM?

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SVM中的代价函数的参数表示：

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