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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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110年 - 110-2 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#119174
> 試題詳解
45. 下列何者較「不」適合使用線性迴歸(Linear Regression)模型作為 預測?
(A) 用身高預測高中生的體重
(B) 使用球員薪資、投籃數、以及投籃命中率來預測 NBA 總冠軍的 機率
(C) 使用居住區域、人口密度、以及人口薪資水平來預測房價
(D) 使用教育程度、工作年資、以及年齡來預測收入
答案:
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統計:
A(1), B(9), C(2), D(0), E(0) #3219079
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971521
題目解析 題目要求我們判斷哪一個選項不...
(共 967 字,隱藏中)
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46. 下列何者為非線性迴歸(Non-linear Regression)之使用時機? (A) 自變數的值成非線性分佈時 (B) 依變數的值成非線性分佈時 (C) 用來預測的自變項超過一個時 (D) 要預測的依變項超過一個時
#3219080
47. 關於決策樹學習的過程,下列何者「不」正確? (A) 特徵選擇 (B) 決策樹生成 (C) 決策樹剪枝 (D) 決策樹的生成考慮全局最優,而決策樹的剪枝考慮局部最優
#3219081
48. 假設一個六面骰子,擲出各點數的機率如附圖,為各點數建立霍夫曼 編碼(Huffman Coding)。若對應的霍夫曼樹(Huffman Tree)中,節 點左子樹機率小於右子樹,且左連結編碼為 0,右連結編碼為 1,則 點數 5 的編碼為?(A) 101 (B) 00 (C) 01 (D) 1010
#3219082
49. 附圖為學生讀書時間與成績的關係。假若有一位新學員的評價一與評 價二的資料為 3 及 5,使用 KNN 演算法,K 值為 3,請問其評價結果 為何? (A) A (B) B (C) C (D) 無法評價
#3219083
50. 非監督式學習(Unsupervised Learning)中,K-means 是概念簡單卻 實用的分群演算法之一。關於 K-means 方法,下列敘述何者「不」正 確? (A) K 值的設定不同,將會影響到分群的結果 (B) 同群內的相似度大,群與群的相似度小 (C) 隨著 K-means 方法演算的迭代,會不斷計算更新各群的中心位置 直到收斂 (D) 適合處理有方向性的資料,如螺旋形點分佈、線性點分佈等資料 狀況
#3219084
1. 關於遺缺值(NA)的處理方式,下列敘述何者較「不」正確? (A) 以貝氏定理公式計算最可能的值填入 (B) 以決策樹歸納法計算最可能的值填入 (C) 以迴歸分析計算最可能的值填入 (D) 無須考慮遺缺值比例,全部刪除
#3219085
2. 將非結構化的資料轉變為結構化的資料,這樣的過程屬於下列何種工 作? (A) 資料前處理 (B) 資料標準化 (C) 資料視覺化 (D) 資料載入
#3219086
3. 假設您每分鐘都會收到某張股票的開盤價、收盤價、最低價、最高價、 成交量,若您只想儲存收盤價,最適合 R 語言中的何種結構? (A) 向量(Vector) (B) 矩陣(Matrix) (C) 字串(Character) (D) 資料框架(Data frame)
#3219087
4. 為找出某一篇英文文章中較為正確且重要的詞頻(如 Cat 與 Cats 均併 做 Cat 計算),下列何者「不」是必要的步驟? (A) 移除停用字(Stop Words) (B) 詞幹提取(Stemming) (C) 詞形還原(Lemmatization) (D) 詞性標記(Part of Speech Tagging)
#3219088
5. 考慮某資料欄位為銷售地區,資料包括北部、中部、南部與離島。如 果須使用單熱編碼(One-Hot Encoding),則離島值最合適的編碼為何? (A) [1 1 1 1] (B) [1 0 0 1] (C) [0 0 0 1] (D) [1 1 1 0]
#3219089
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