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115年 - 115 司法特種考試_四等_監所管理員(男)、監所管理員(女):犯罪學概要#143422(23題)
115年 - 115 司法、調查、海岸巡防特種考試_三等_各類科組:國文(作文與測驗)#143421(12題)
115年 - 115 調查特種考試_三等_資訊科學組:資通網路#143420(9題)
115年 - 115 調查特種考試_三等_電子科學組:工程數學#143419(5題)
115年 - 115 海岸巡防特種考試_三等_海洋巡護科輪機組:輪機工程(包括推進裝置、輔機與輪機英文)#143418(11題)
115年 - 115 調查特種考試_三等_電子科學組:通信與系統#143417(12題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人:英文#143416(3題)
115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_檢察事務官電子資訊組、電子科學組:電子學與電路學#143415(5題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_檢察事務官電子資訊組:系統分析#143414(4題)
115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_司法事務官營繕工程事務組、檢察事務官營繕工程組、營繕工程組:施工法(包括土木、建築施工法與工程材料)#143413(8題)
最新試題
6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)
5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.
4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3
最新申論題
五、請說明國道電子收費與外部性的關係,並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)
四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率?為什麼?(20 分)
三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響?(15 分)
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1.脂質的基本介紹 2.脂肪的物理特性 3.脂肪的化學特性
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最新討論
25. 圖(九)為常用於建築裝飾的花磚,有關此花磚紋飾造形的構成方式,下列何者正確? (A) 反覆(B) 漸變 (C) 碎形 (D) 錯位
26. 青銅器自商周時期開始,其功能性及社會意義發生了巨大的轉變,有關這一轉變的敘述, 下列何者正確? (A) 造形文化趨向簡約理性 (B) 表面的紋飾以山水為主 (C) 從實用功能演化為權力財富象徵 (D) 鼎是象徵其身分地位的飲酒之器
27. 一個透明收納桶內放置了以下物品:一個圓形橡膠球、一片枯葉、一張撕破的紙、一個 方形積木。以「有機形、幾何形、偶然形」形態類型分類,下列敘述何者正確? (A) 2 個有機形、2 個幾何形、0 個偶然形 (B) 2 個有機形、1 個幾何形、1 個偶然形 (C) 1 個有機形、2 個幾何形、1 個偶然形 (D) 3 個有機形、1 個幾何形、0 個偶然形
13. 某電商平台的資料科學團隊欲建置一套 NLP 模型,用於分析顧客在社群媒體上對商品的評論情緒。在將原始貼文資料送入模型訓練前,團隊執行了以下步驟:移除貼文中央雜的 HTML 標籤與網址、將表情符號轉換或移除、去除「的、了、啊」等對情緒判斷無實質貢獻的停用詞,並統一將文字轉換為小寫格式。請問上述步驟主要屬於機器學習專案流程中的哪一環節? (A)模型評估(Model Evaluation):透過移除干擾詞彙,計算模型在測試資料集上的準確率、精確率等指標表現; (B)特徵萃取(Feature Extraction):將文字資料轉換為數值向量,使模型能夠識別評論中與情緒相關的關鍵詞彙權重; (C)資料清理與預處理(Data Cleaning and Preprocessing):將原始、雜亂的文字資料轉換為格式一致、去除雜訊的乾淨資料,以利後續模型有效學習; (D)超參數調校(Hyperparameter Tuning):調整模型訓練過程中的學習率、批次大小等參數,以移除訓練資料中的雜訊干擾
14. 某資料科學家利用房屋資料建立 AI 房價預測模型,資料中包含許多彼此高度相關的數值特徵(例如房屋總坪數、客廳坪數等)。為了降低資料維度並減少特徵間的重複資訊,最適合採用下列何種技術? (A)類別編碼(Categorical Encoding); (B)主成分分析(PCA)降維; (C)特徵標準化(Standardization); (D)異常值(Outlier)處理
15. 企業在公開去識別化的消費資料集前,為避免他人透過郵遞區號、性別等間接識別資訊交叉比對後重新識別特定個人身分,同時保留資料的分析價值,最適合採用下列哪一種隱私保護技術? (A)差分隱私(Differential Privacy)技術; (B)隨機抽樣(Random Sampling)技術; (C)k-匿名化(k-Anonymity)技術; (D)密碼雜湊(Hashing)技術