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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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112年 - 112 初級巨量資料分析師能力鑑定考試02:資料處理與分析概論#116824
> 試題詳解
15. 關於資料特徵,下列敘述何者不正確?
(A) 資料特徵個數越多,該模型所需的運算時間也就越短
(B) 資料特徵個數越多,容易引起維度災難,而模型也會越複雜
(C) 剔除不相關或多餘的資料特徵,以減少資料特徵個數,提高模型效 果
(D) 可透過模型計算資料特徵重要程度,例如:Random Forest
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統計:
A(40), B(1), C(0), D(0), E(0) #3156384
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/11/05
#7032439
1. 題目解析 這道題目考察的是資料特...
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相關試題
16. 關於巨量資料,下列敘述何者不正確? (A) 巨量資料分析始於找出大量資料之間的關聯性 (B) 隨著巨量資料分析技術俱進,分析人員可以忽略數據的真實性,依 然仍夠得到理想的結果 (C) 好的巨量資料運算服務,是可以根據運算需求與時效性,平行擴增 所需要的運算資源 (D) 能妥善處理和保存大量的數據資料,即為巨量資料所談的量級 (Volume)之特性
#3156385
17. 關於 MapReduce 框架,下列敘述何者不正確? (A) Mapper 的輸出需要是鍵值組(key-value pair)的結構 (B) 實現 Reducer,通常是定義如何處理個別鍵值下的值集合 (C) Reducer 的輸出值通常也是鍵值組(key-value pair)的結構 (D) 資料在進入 Map 階段之前會經過整理階段(shuffle)
#3156386
18. 下列敘述何者在描述巨量資料中多樣性(Variety)的特性? (A) 能夠處理相當大的資料,例如 100TB 的歷史資料 (B) 善於處理非結構化資料,例如各式網站資料等 (C) 能夠大幅縮短分析的時間,能更快速反應商業需求 (D) 能夠處理每天龐大的交易數據
#3156387
19. 關於巨量資料技術架構,下列何者不是應具備的需求? (A) 可以被平行擴充 (B) 儘可能能夠被分散式處理 (C) 儘可能的使用單一節點資料庫 (D) 具有高容錯性
#3156388
20. 關於 HDFS 的文件寫入,下列敘述何者正確? (A) 支持多用戶對同一份文件的寫入操作 (B) 用戶可以在文件的任意位置進行修改 (C) 預設將文件複製三份存放 (D) 複製的文件預設都存在同一個主機上
#3156389
21. 下列何種統計量無法由盒鬚圖(box-and-whisker plot, boxplot)得知? (A) 最小值 (B) 中位數 (C) 變異數 (D) 全距
#3156390
22. 若兩事件 X、Y 為某試驗可能發生之二獨立事件,P(X)>0,P(Y)>0,下列何者不正確?(A) P(XY)=P(X)+P(Y) (B) P(X|Y)=P(X) (C)P(X|Y)P(Y)=P(Y|X)P(X) (D) P(XY)=P(X)P(Y)
#3156391
23. 對自變數 X 與依變數 Y 作簡單線性迴歸得到的相關係數 r,下列敘述何 者正確? (A) r = -1 代表 X 與 Y 完全無關 (B) r = 0 代表數據點恰好落在同一條水平直線上 (C) r > 0 代表 X、Y 間有因果關係 (D) r = 1 代表 Y=aX+b(a、b 是常數,a>0)
#3156392
24. 關於單一變量的(univariate)統計量數,下列敘述何者不正確? (A) 變異係數(coefficient of variation)適用於量化變數 (B) 四分位距(inter-quartile range)可由類別變數的次數分佈進行計算 (C) 熵係數(entropy coefficient)可用於檢視類別變數次數分佈的異質 性 (D) 異質性(heterogeneity)最低時集中度(concentration)達到最大; 而異質性最高時集中度則最小
#3156393
25. 關於邏輯斯迴歸中的迴歸係數,可以使用下列何種方法求解? (A) 最小平方法 (B) 牛頓迭代法 (C) 馬可夫鏈演算法 (D) 最大概似估計法
#3156394
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