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1，何谓交叉检查

通过交叉检验等方式发现客户资料的不一致之处，起到预警作用。按照一定的规则对申请人的手机号码区段和邮政编码、年龄和学历及工作年限等进行逻辑一致性检验，发现不匹配和可疑之处，从而作进一步的核实。

何谓交叉检查

2，什么叫大毕改交叉体检

飞行学员的第一次录入了注册信息的体检。交叉体检一般只要没有什么大问题都给过的，交叉体检外科几乎不刷人。
不大了。国航的上站体检过了，还有交叉体检的，不过交叉体检淘汰率很低的，如果上你的上站过了，一般不会有什么问题了。祝你梦想成真啊

什么叫大毕改交叉体检

3，奥迪a6l负载计算交叉检查被锁止或无电压

这个用电脑把负载交叉检查系统和控制模块匹配一下就可以了。以便来说是一下电压不稳定，控制器为了保护主机而断掉供电的电源，所以才会有这个古镇码，希望我的回答可以帮到你【汽车有问题，问汽车大师。4S店专业技师，10分钟解决。】
内外循环电机保险丝坏了。

奥迪a6l负载计算交叉检查被锁止或无电压

4，crosscheck是什么意思

cross-check[英] [kr?s t?ek][美] [kr?s t??k][词典]交叉检查; 相互校验，反复核对，交互核对;[例句]If you run into difficulty you should cross check against that.如果您遇到困难，那么应该针对困难反复检查。
看一看并仔细检查, (对的)打勾, (错的)打叉.

5，什么叫交叉检验

交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。在建立PCR 或PLS 模型时，一个很重要的因素是取多少个主成分的问题。用cross validation 校验每个主成分下的PRESS值，选择PRESS值小的主成分数。或PRESS值不再变小时的主成分数。[1]常用的精度测试方法主要是交叉验证，例如10折交叉验证(10-fold cross validation)，将数据集分成十份，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证求均值，例如：10次10折交叉验证，以求更精确一点。交叉验证有时也称为交叉比对，如：10折交叉比对来自百度百科http://baike.baidu.com/link?url=-zt8WqUbrdLtJDHYbGEIDI9y9Qr5CquCRXSnEnav1grSgv763QeAf3md4ZfL4Wxk-ZY-VjBfyQXSfwPhg05fk_

6，什么是交叉检验

交叉验证（Cross Validation）是用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是把在某种意义下将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集（training set），另一部分做为验证集（validation set），首先用训练集对分类器进行训练，在利用验证集来测试训练得到的模型（model），以此来做为评价分类器的性能指标。常见的交叉验证方法如下：1、Hold-Out Method 将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。此种方法的好处的处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可，其实严格意义来说Hold-Out Method并不能算是CV，因为这种方法没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系，所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性。2、Double Cross Validation（2-fold Cross Validation，记为2-CV） 做法是将数据集分成两个相等大小的子集，进行两回合的分类器训练。在第一回合中，一个子集作为training set，另一个便作为testing set；在第二回合中，则将training set与testing set对换后，再次训练分类器，而其中我们比较关心的是两次testing sets的辨识率。不过在实务上2-CV并不常用，主要原因是training set样本数太少，通常不足以代表母体样本的分布，导致testing阶段辨识率容易出现明显落差。此外，2-CV中分子集的变异度大，往往无法达到“实验过程必须可以被复制”的要求。3、K-fold Cross Validation（K-折交叉验证，记为K-CV） 将原始数据分成K组（一般是均分），将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。4、Leave-One-Out Cross Validation（记为LOO-CV） 如果设原始数据有N个样本，那么LOO-CV就是N-CV，即每个样本单独作为验证集，其余的N-1个样本作为训练集，所以LOO-CV会得到N个模型，用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标。相比于前面的K-CV，LOO-CV有两个明显的优点：（1）每一回合中几乎所有的样本皆用于训练模型，因此最接近原始样本的分布，这样评估所得的结果比较可靠。（2）实验过程中没有随机因素会影响实验数据，确保实验过程是可以被复制的。但LOO-CV的缺点则是计算成本高，因为需要建立的模型数量与原始数据样本数量相同，当原始数据样本数量相当多时，LOO-CV在实作上便有困难几乎就是不显示，除非每次训练分类器得到模型的速度很快，或是可以用并行化计算减少计算所需的时间。
交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。在建立PCR 或PLS 模型时，一个很重要的因素是取多少个主成分的问题。用cross validation 校验每个主成分下的PRESS值，选择PRESS值小的主成分数。或PRESS值不再变小时的主成分数。

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