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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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110年 - 110-1 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#119175
> 試題詳解
33. 關於 K 平均法(K-means)的分群,下列敘述何者「不」正確?
(A) 一開始群的中心點是隨機選擇的
(B) 每次分群結果必須讓組內平方和最小
(C) 每次分群的結果都一模一樣
(D) 一開始必須告知該演算法欲分群的群數
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統計:
A(1), B(0), C(11), D(0), E(0) #3219117
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971476
好的,以下是針對 K 平均法(K-mea...
(共 894 字,隱藏中)
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34. 參考附圖,下列敘述何者「不」正確?(A) 此圖稱為散佈圖矩陣(Scatter Plot Matrix) (B) Sepal.Length 與 Petal.Width 呈現正相關 (C) Petal.Length 與 Petal.Width 呈現正相關 (D) Sepal.Length 資料範圍為 2.0~4.0 之間
#3219118
35. 考慮 R 語言之資料物件 x,如須找出大於三倍標準差的資料語法為下 列何者? (A) x[x > 3*var(x)] (B) x[x > 3*sd(x)] (C) x > 3*var(x) (D) x > 3*sd(x)
#3219119
36. 關於基於密度的聚類分析算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN),下列敘述何者「不」正確? (A) DBSCAN 是一種基於密度的分群方法(Density-Based Clustering) (B) 如果資料達到最小資料數目,則無法將該資料聚集成一群集 (C) 如果資料點在所定義的半徑範圍內超過資料點密度,則稱為核心點(Core) (D) 如果資料點位於核心點的半徑範圍內稱為境內點(Border)
#3219120
37. 關於群集分析(Clustering Analysis),下列敘述何者正確? (A) K 平均法(K-Means)不用事先決定群集數目 (B) K 平均法(K-means)不用事先標準化資料即可建立較佳模型 (C) 期望最大化法(Expectation Maximization, EM)是以模式為基礎的 方法 (D) 期望最大化法(Expectation Maximization, EM)不用事先決定群集 數目
#3219121
38. 下列何者常用來呈現資料的群聚情況? (A) 直方圖(Histogram) (B) 熱圖(Heat Map) (C) 折線圖(Line Chart) (D) 趨勢圖(Run Chart)
#3219122
39. 若要描述非常態分佈的年收入,下列何者是最適當的指標? (A) 標準差(Standard Deviation) (B) 平均值(Mean) (C) 眾數(Mode) (D) 中位數(Median)
#3219123
40. 關於機器學習,下列敘述何者正確? (A) 在沒有反應變數的監督學習情況下,我們無法知道監督式學習結 果的真正答案 (B) 非監督式學習通常更具挑戰性,其過程沒有單一的分析目標 (C) 監督式學習通常是探索式資料分析的一部分 (D) 非監督式學習的目標就是預測反應變數
#3219124
41. 關於監督式學習(Supervised Learning),下列敘述何者「不」正確? (A) 可以由訓練資料中學到或建立一個模式(Learning Model) (B) 訓練資料是由輸入和預期輸出所組成 (C) 函數的輸出可以是一個連續的值(也就是迴歸分析,Regression), 或是預測一個分類標籤(也就是分類,Classification) (D) 多維尺度法(Multidimensional Scaling)屬於監督式學習
#3219125
42. 關於決策樹(Decision Tree),下列敘述何者「不」正確? (A) 每個內部節點表示一個評估欄位 (B) 每個分枝代表一個可能的欄位輸出結果 (C) 每個樹葉節點代表不同分類的類別標記 (D) 屬於非監督式演算法的一種
#3219126
43. 關於線性迴歸,下列敘述何者正確? (A) 迴歸方程式係數估計最佳化問題是最小化均方誤差(Mean Squared Error, MSE) (B) 線性迴歸屬於無母數(Non-parametric)的統計建模方法 (C) 迴歸建模的好處是所獲得模型可解釋性高 (D) 任何資料集均可建立多元線性迴歸模型(Multiple Linear Regression),不會有建模失敗的狀況發生
#3219127
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