具有两个特征的线性回归模型判别式是下面哪一个： A: h_w (x)=w_0+w_1 x_1 B: h_w (x)=w_0+w_1 x_1+w_2 x_2 C: h_w (x)=w_1 x_1+w_2 x_2 D: h_w (x)=w_1 x_1+w_2 x_2+w_3 x_1 x_2
具有两个特征的线性回归模型判别式是下面哪一个： A: h_w (x)=w_0+w_1 x_1 B: h_w (x)=w_0+w_1 x_1+w_2 x_2 C: h_w (x)=w_1 x_1+w_2 x_2 D: h_w (x)=w_1 x_1+w_2 x_2+w_3 x_1 x_2
假设原始问题为： max z=2x 1 -x 2 +3x 3 -2x 4 s.t. x 1 +3x 2 - 2x 3 + x 4 ≤12 -2x 1 + x 2 -3x 4 ≥8 3x 1 - 4x 2 +5x 3 - x 4 = 15 x 1 ≥0, x 2 :Free, x 3 ≤0, x 4 ≥0 则对偶问题中约束条件及决策变量的符号依次为： min y=12w 1 +8w 2 +15w 3 s.t. w 1 - 2w 2 + 3w 3 （ ） 2 3w 1 + w 2 - 4w 3 （ ） -1 -2w 1 +5w 3 ≤3 w 1 - 3w 2 - w 3 ≥-2 w 1 （） 0,w 2 （） 0, w 3 :Free
假设原始问题为： max z=2x 1 -x 2 +3x 3 -2x 4 s.t. x 1 +3x 2 - 2x 3 + x 4 ≤12 -2x 1 + x 2 -3x 4 ≥8 3x 1 - 4x 2 +5x 3 - x 4 = 15 x 1 ≥0, x 2 :Free, x 3 ≤0, x 4 ≥0 则对偶问题中约束条件及决策变量的符号依次为： min y=12w 1 +8w 2 +15w 3 s.t. w 1 - 2w 2 + 3w 3 （ ） 2 3w 1 + w 2 - 4w 3 （ ） -1 -2w 1 +5w 3 ≤3 w 1 - 3w 2 - w 3 ≥-2 w 1 （） 0,w 2 （） 0, w 3 :Free
int w=1,x=2,y=3,z=4;则表达式w>x?w:y A: 4 B: 3 C: 2 D: 1
int w=1,x=2,y=3,z=4;则表达式w>x?w:y A: 4 B: 3 C: 2 D: 1
若“w=1，x=2，y=3，z=4”，则条件表达式“w>x?w:y A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
若“w=1，x=2，y=3，z=4”，则条件表达式“w>x?w:y A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
执行如下程序段后，m的值为 ( )。int w=1，x=2,m；m=(w<;x)?w：x； A: 0 B: 1 C: 2 D: 3
执行如下程序段后，m的值为 ( )。int w=1，x=2,m；m=(w<;x)?w：x； A: 0 B: 1 C: 2 D: 3
(1) w(X) = ───────────────×100% , _____ 1.000×1000 0.1208×(25.00-1.52)×246.47 (2) w(X) = ───────────────×100% , ____
(1) w(X) = ───────────────×100% , _____ 1.000×1000 0.1208×(25.00-1.52)×246.47 (2) w(X) = ───────────────×100% , ____
若“w=1，x=2，y=3，z=4”，则条件表达式“w>x?w:y
若“w=1，x=2，y=3，z=4”，则条件表达式“w>x?w:y
函数w=x+y的不确定度传递公式为（） A: σw=σx/x B: σw=σw=kσx C: σw=kσx D: σw=（σx2+σy2）1/2
函数w=x+y的不确定度传递公式为（） A: σw=σx/x B: σw=σw=kσx C: σw=kσx D: σw=（σx2+σy2）1/2
若w=1,x=2,y=3则条件表达式w<;x?(w+x):(w+y)的结果是? A: 2 B: 3 C: 1 D: 4
若w=1,x=2,y=3则条件表达式w<;x?(w+x):(w+y)的结果是? A: 2 B: 3 C: 1 D: 4
若w=1,x=2,y=3则条件表达式w A: 2 B: 3 C: 1 D: 4
若w=1,x=2,y=3则条件表达式w A: 2 B: 3 C: 1 D: 4