问：毕业答辩时老师会问什么问题?我做的是人脸识别算法方面的论文
- 答：＝＝你是本科还是硕士啊
论文的话应该主要是算法慧姿的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法
你羡物对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里
可能还前派绝需要做一些实验收集下数据来对比
说明算法在改进后对性能有了提升)
新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)
分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求
毕竟图像分析很占空间)
然后是怎样进行优化的
实验采用的样本是哪些(我们当时用的UC
Irvine
Machine
Learning
Repository
下面会有CMU
Face
Images
大家一般都用这个库来作为样本)
怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)
如果是模式识别的话
还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)
训练样本采用的什么算法
实验的识别率是多少
算法的性能是不是稳定……
＝＝我想到的都是本科的问题
如果是研究生的话可能还会问的更难
问：毕业论文双变量回归会不会简单
- 答：1. 双变量回归相对于其他回归方法而言较为简单，但并不代表启兄它完全简单。
2. 双变量回归需要确定两个变量之间的关系，并进行计算和分析，需要掌握基本雹答的统计学知识和相关软件使用技能，还需要进行模型选择和解释分析，因此需要一定的时间和精力。
3. 双变量回归的难度也取决于所研究的问题的复杂度，如数据选择、数据清洗、变量选择、模型解释等要求都较高时，双变量回归也不是一件简单的悄肆袭事情。
综上所述，双变量回归相对于其他回归方法而言较为简单，但需要掌握一定的基础知识和技能，并且要根据具体的研究问题进行选择和分析。 - 答：双变量回归是一种最常见的回归分析方法之一，其主要使用两个变量之间的线性关系进行预测和解释。在毕业论文中，双变量回归可以用来探讨两个变量之间的关系，并通过回归系数来解释这种关系的强度和方向。这种方法可以用于探索影响因素和预测模型的建立，具有很高的实用性和应用价值。
但是，双变量回归也需要注意一些问题。首先，它只能用于线性关系的分析，肆握如果变量之间的关系不是线性的，则需要使用其他方法。其次，双变量回归需要满足一些前提条件，如变量之间的相关性、正态分布等，否仔雹租则会影响回归结果的准确性。因此，在进行双变量回归分析时，念兆需要仔细考虑变量之间的关系、数据的质量和可靠性等因素，才能得到准确和有用的结果。 - 答：双变量回归是一种简单但广泛使用的统计分析方法，用于研究两个变量之间的关系。在毕业论文中，双变量回归分析可以用于探索两个变量之间的相关性竖亩迹，并确定它们之间的因果关系。此外，双变量回归还可以用于预测一个变量的值，基于另一个变量的值。因此，双变量回归在社会科学、经济学、医学、工程等各个领域中都有广泛的应用。虽然双变量回归是一种简单的统计方法，但是需要严谨的数据分析和统计推断，以确保结果的可靠性和准确性。因此，毕业论文中的双余并变量回归需要进行详细的数据处理和分析，耐迹并遵守科学的研究规范和方法。
问：会计毕业论文里面有数据分析难吗
- 答：难。
数据分析算是一篇论文的重难点，掘弊不同于文献谈码综述、绪论、结论部判侍族分。
