以下关于维度建模描述正确的是？

A.可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择

B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响

C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题

D.能应对正负样本不平衡问题

A.是一种降维方法,最终维度的选择需由研究者决定

B.利用加权主成分分析法描述两个或多个分类变量各水平间的相关性

C.对应分析图是对应分析方法的主要应用形式

D.对应分析结果不受极端值影响

A.提取入口在标签广场-条件提取

B.提取范围支持指定账号、同主体、同BM

C.提取维度不支持网页推广、品牌推广、小游戏推广

D.支持行为频次筛选

A.放样可以将图形作为某个路径的剖面

B.放样路径可以有多个

C.放样图形可以是开放线段，也可以是封闭图形

D.放样建模方法既可以沿路径放样图形，也可以将图形沿路径放样

A.以维度和事实定义

B.支持更优的查询性能

C.包含历史数据集合

D.常见模型包括星型和雪花型等

A.该技术可以利用垂直维度波束赋型

B.需要新的预编码码本设计

C.对广播信道没有影响

D.可以不采用预编码

A.包括四个维度、三个分量表

B.愉快维用来评估主观体验最突出的享乐色彩

C.维量等级量表包括情绪体验、认知和行为三方面

D.紧张维涉及当突然情景出现而个体缺少准备的程度

A.假设原始灰度人脸图像维度是n*n，则特征人脸的维度是其一半

B.在主成份分析的降维过程中，尽可能将数据向方差最大方向进行投影，使得数据所蕴含信息没有丢失，彰显个性

C.主成份分析方法是一种保证数据被投影后方差最大的特征降维方法

D.特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法，其本质是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像，进而实现人脸识别

A.混合标准量表法最主要的特征在于，所有评价指标的各级标度被混在一起随机排列

B.混合标准量表法是按照评价指标的一定顺序进行排列

C.在确定评价指标之后，分别对每一个维度内代表好、中、差绩效的标度用行为和结果描述相结合的方式加以阐明

D.在实际评价表格中将所有指标的三个标度混合在一起供评价者选择

A.数据模型表示可度量事实，这些事实可按照各种维属性来查看。

B.利用数据模型，分析员可以采用与提出业务问题相同的直观方式构建查询结构。

C.数据模型是一种设计，以能够反映业务结构的方法呈现业务数据供分析。

D.设计良好的模型应该非常复杂。

A.学生通过观察，为后面的假设提供依据

B.观察时学生不必表达自己的想法

C.适当给到学生观察的维度，培养科学观察力

D.观察时可不必围绕Big Question进行思考