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114年 - 中華企業資源規劃學會_專業認證商用數據應用師試題#127828
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69. kNN 演算法的 k 的條件以下何者為非
(A) 用來集群
(B) k 是指最近鄰居
(C) 隨機找 k 個
(D) k 不可以是 1。
答案:
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統計:
A(14), B(2), C(2), D(4), E(0) #3463461
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/09/14
#6722667
1. 題目解析 題目要求選出關於 kNN...
(共 886 字,隱藏中)
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相關試題
70. 關於 kNN 演算法以下何者為非 (A) k 不可以太小 (B) k 需要是奇數 (C) 選擇的鄰居針對特定議題的意見居多數者勝出 (D) 與 k-Means 相同。
#3463462
71. 關於驗證 (A) k-fold 不適用於隨機森林 (B) k-fold 不可以用來驗證訓練出的決策樹的好壞 (C) 在隨機森林中沒被抽到的樣本數可以當作驗證資料用 (D) 在隨機森林中沒被抽到的樣本數不可以當作驗證資料用。
#3463463
72. 關於隨機森林 (A) 就是少數決 (B) 隨機森林的樣本抽樣設計是採取抽取之後還可以放回的方法 (C) 我的意見只會出現在一棵樹裡面 (D) 隨機森林的樣本抽樣設計是採取抽取之後不可以放回。
#3463464
73. 隨機森林是衍生自於 (A) 決策樹 (B) 類神經 (C) 關聯規則 (D) 集群分析。
#3463465
74. 關於 kNN 預測分析以下何者正確 (A) 設定 k 必須要是奇數 (B) 只能餵入偶數筆資料 (C) 預測結果可以有多個答案 (D) 設定 k 必須要設定成 0。
#3463466
75. 分類模型又可以稱為 (A) 分類器 (B) 分歧器 (C) 橢圓曲線加密器 (D) 廻歸解密器。
#3463467
76. 所謂「近朱者赤,近墨者黑」的觀念類似下列哪一種商業數據分析的技術 (A) 決策樹 (B) k 最近鄰演算法 (C) 簡單貝氏法 (D) 奇異值分解法。
#3463468
77. 建立模型過程中,基本上會將資料集切割成兩部分,其一為測試資料集,另一為 (A) 開放資料集 (B) 訓練資料集 (C) 結案資料集 (D) 半折資料集。
#3463469
78. 整個建立模型過程中的啟動點在於資料的取得與區分,如果將測試資料集與訓練資料集合併在一起就等同於(A) 原始資料集(B) 開放資料集(C) 驗證資料集(D) 鑑證資料集。
#3463470
79. 如果使用 kNN 建立分類模型,則其原理與 CART 決策樹分類模型 (A) 相同 (B) 偽陽性資料量過半則相同 (C) 不同 (D) 偽陰性資料量過半則相同。
#3463471
相關試卷
114年 - 中華企業資源規劃學會_專業認證商用數據應用師試題#127828
2025 年 · #127828