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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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109年 - 109-2 初級巨量資料分析師能力鑑定試題:資料處理與分析概論#119179
> 試題詳解
27. 下列何者「不」屬於連續型變數資料?
(A) 年齡
(B) 銷售金額
(C) 氣溫
(D) 性別
答案:
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統計:
A(0), B(0), C(0), D(10), E(0) #3219311
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971246
1. 題目解析 本題要求選出「不」屬於...
(共 826 字,隱藏中)
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28. 盒鬚圖(box plot)利用資料的統計量,可粗略地看出資料是否具對稱 性及分佈程度等,請問「不」包含下列何種統計量? (A) 標準差 (B) 最小值 (C) 中位數 (D) 第一四分位數
#3219312
29. 參考附圖,此為鳶尾花資料集中,三種花卉(setosa, versicolor, virginica) 之萼片長度(sepal length)敘述統計資訊。請問下列敘述何者「不」 正確? (A) virginica 具有較大的萼片長度平均值 (B) 從 50 個 versicolor 樣本中隨機取出一個樣本為「X」,從 50 個 virginica 樣本中隨機取出一個樣本為「Y」,「X」之萼片長度一定 會小於「Y」之萼片長度 (C) 在 50 個 setosa 樣本中,有 25%的樣本之萼片長度大於 5.2cm (D) 此資料集之三種花卉中,virginica 的萼片長度分佈較為分散
#3219313
30. 建構機器學習模型時,常對資料進行標準化(standardization)。附圖為 Python 語言中透過 sklearn 對資料 scores 進行標準化之程式碼。請問下列何者對其標準化後資料 normalized_scores 的敘述「不」正確? (A) normalized_scores 之平均值近乎於 0 (B) normalized_scores 之標準差近乎於 1 (C) normalized_scores 中的值將會介於 0 到 1 之間 (D) normalized_scores 符合標準常態分佈(standard normal distribution)
#3219314
31. Python 語言中,執行 seaborn 模組 import seaborn as sns 的結果,使用下列何項函數可繪製附圖結果? (A) sns.heatmap (B) sns.lmplot (C) sns.violinplot (D) sns.clustermap
#3219315
32. 關於空間密度集群算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN),下列敘述何者正確? (A) 需要預先聲明集群數量 (B) 無法分辨雜訊(離群點) (C) 根據資料點在特徵空間中的密度進行集群 (D) 儘管資料裡的分佈狀態差異很大,DBSCAN 仍能提供一個好的集 群結果
#3219316
33. 關於常見的集群分析(clustering analysis),主要有階層式集群 (hierarchical clustering)和分割式集群(partitional clustering)兩大類, 下列敘述何者正確? (A) 需事先將觀察值分類,再依觀察值的屬性進行分析 (B) 通常以距離作為分類的依據,相對距離愈近,相似程度愈高 (C) 資料量夠大就不需人為定義分群數 (D) k 平均數集群分析法屬於階層式分群
#3219317
34. 關於機器學習(machine learning),下列敘述何者正確? (A) 非監督式學習(unsupervised learning)是具有人為標註的結果 (B) 階層式集群法(hierarchical clustering)是屬於非監督式學習 (C) 迴歸分析(regression analysis)是屬於非監督式學習 (D) 空間密度集群算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)屬於分割式集群
#3219318
35. 下列何者屬於監督式學習(supervised learning)演算法? (A) 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) (B) k 平均法(k-means) (C) 集群分析(clustering analysis) (D) 決策樹(decision tree)
#3219319
36. 關於生成式對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN),下列敘 述何者「不」正確? (A) 由生成網路(generator)與判別網路(discriminator)組成 (B) 生成網路的輸出要盡量模仿訓練資料中的真實樣本 (C) 判別網路的輸入為真實樣本或生成網路的輸出,判別網路的作用 是將生成網路的輸出從真實樣本中儘可能分辨出來 (D) 生成網路與判別網路相互對抗、不斷調整,最終目的是生成網路可以產生逼真的樣本、而判別網路仍可以區別出來自生成網路的輸出或是真實資料
#3219320
37. 下列何種集群方法可以解決資料中有離群值及類別屬性的問題? (A) k 平均數(k-means) (B) k 代表點(k-medoids) (C) k 近鄰(k nearest neighbor) (D) k 奇異值分解(k-singular value decomposition)
#3219321
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