题目内容
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[单选题]
马柯威茨均值方差模型所需要的基本输入变量不涉及()。
A.证券的盼望收益率
B.收益率的方差
C.证券间的协方差
D.证券的贝塔值
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A.证券的盼望收益率
B.收益率的方差
C.证券间的协方差
D.证券的贝塔值
A.Transformer中有三种不同的mask机制:inputspaddingmask、lookaheadmask和outputspaddingmask
B.layernormalization和batchnormalization都是样本归一化方法,他们在计算时都是用同一个均值和方差。
C.Self-Attention中,必须要做输入特征向量线性变换
D.位置编码可以通过自定义函数来转换,也可以通过lookup方式让模型自主学习位置编码
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来检查共线性程度,并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失,我们可以不删除相关变量,而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题,例如Ridge或Lasso回归
A.各组数据呈严重偏态时,方差分析也有意义
B.不能分析变量间的交互作用
C.组间均方仅仅衡量了随机误差的变异大小
D.目的是分析各组方差是否相同
E.目的是分析各组均值是否相同