北美精算考试 PA 必备不常见方法的优势和劣势精短总结

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K-means and Hierarchical Clustering and Principal Component Analysis 的优势和劣势

这可是考 PA 的基础总结。 有的例题不需要写程序，但要总结花很多时间的方法的优劣。 这些总结好记住就行。 以上几种方法在例题中不常见，但仍在考纲里，所以以后出现的机率大。

区区五页纸精短总结便于记忆。 教育网上搜集来的。

K-means and Hierarchical Clustering and Principal Component Analysis 的优势和劣势.pdf (343.43 KB, 需要: 6 个论坛币)

2019-6-3 03:45:00 上传

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关键词：Hierarchical Clustering Component PRINCIPAL Analysis

支持 要是有更全的总结就更好了(

reduce_fat 发表于 2019-6-3 03:45
K-means and Hierarchical Clustering and Principal Component Analysis 的优势和劣势

这可是考 PA 的基 ...

资料很一般，论坛币不是特别充足的小伙伴不用浪费没关系

放肆大侠 发表于 2019-6-3 07:21
支持 要是有更全的总结就更好了(

你那么多经验值可以兑换4000多论坛币。

放肆大侠 发表于 2019-6-3 07:21
支持 要是有更全的总结就更好了(

剩下的常见模型，你应该能在module里很容易找到总结，不用赘述。