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112年 - 112 台灣電力公司_大學及研究所獎學金甄選試題_電力、資訊與用戶資料運用:巨量資料概論與智慧電網#129351
> 試題詳解
25.下列何者不是資料進行變異數分析時,所需之假設?
(A) 資料呈常態分配
(B) 各組母體平均數相等
(C) 各組母體變異數相等
(D) 各組資料間獨立
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統計:
A(0), B(0), C(1), D(0), E(0) #3507175
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/09/08
#6677340
1. 題目解析: 此題詢問在進行變異數分...
(共 571 字,隱藏中)
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相關試題
26.下列何者非屬特徵選擇(Feature-Selection)的標準方法? (A) 嵌入方法(Embedded) (B) 過濾方法(Filter) (C) 包裝方法(Wrapper) (D) 抽樣方法(Sampling)
#3507176
27.下列關於資料特徵的敘述,何者有誤? (A) 資料特徵個數愈多,該模型所需的運算時間也就愈短 (B) 資料特徵個數愈多,容易引起維度災難,模型也會愈複雜 (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
#3507177
28.當資料科學家建模時,下列何者為過度配適(Over-fitting)的狀況? (A) 訓練誤差低,測試誤差低 (B) 訓練誤差低,測試誤差高 (C) 訓練誤差高,測試誤差低 (D) 訓練誤差高,測試誤差高
#3507178
29.當模型發生過度配適(Over-fitting)的情形時,下列何種方法無法緩解? (A) 蒐集更多資料 (B) 減少模型複雜度 (C) 增加模型訓練的時間(D) 使用正則化
#3507179
30.機器學習模型中,下列關於模型的偏差(Bias)與變異(Variance)的敘述,何者正確? (A) 高偏差代表模型過於複雜 (B) 高變異代表模型過於簡單 (C) 希望訓練好的模型能是高變異、低偏差 (D) 偏差與變異之間存在一平衡(Trade-off)關係
#3507180
31.下列何者不是資料進行屬性轉換的主要目的? (A) 能夠讓資料的可讀性更高 (B) 資料可能呈現嚴重的偏態分布,經過轉換後差異可以拉開 (C) 讓資料能夠符合模型所需要的假設,以利進行分析,例如經過轉換後的資料呈現常態分布 (D) 轉換後可能更容易發現資料之間的關係,使沒有關係變成有關係
#3507181
32.資料進行屬性轉換通常可以降低量綱尺度(Scale)對模型的影響。下列何種類型的模型方法, 不需要做屬性轉換? (A) k-means 集群 (B) 支援向量機 (C) 類神經網路 (D) 樹狀模型
#3507182
33.下列何者不是用來處理連續值的預測問題? (A) 簡單線性迴歸(simple linear regression) (B) 多元迴歸分析(multiple regression analysis) (C) 羅吉斯迴歸(logistic regression) (D) 支援向量迴歸(support vector regression)
#3507183
34.二元分類問題中,如果資料存在類別極度不平衡的問題,建立模型後在測試集達到了 99%的 準確度(Accuracy),下列敘述何者正確? (A) 模型有足夠高的準確度,可上線運行 (B) 準確率(Accuracy)不適合用來評估二元分類問題 (C) 應使用其他指標來評估不平衡的二元分類問題 (D) 可能有過度配適(Over-fitting)的風險,應更換更簡單的模型
#3507184
35.下列何者不是處理分類問題時,不同類的樣本數不平衡時的方式? (A) 使用丟棄(dropout)方法從大類中剔除一些樣本 (B) 使用降抽樣(undersampling)方法從大類中選取部分樣本 (C) 使用權重(weighting)方法調整樣本權重 (D) 使用數據合成(synthetic)方法生成新的樣本
#3507185
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