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115年 - 115 普通考試_統計、經建行政:經濟學概要#142354(50題)
115年 - 115 普通考試_會計:會計學概要#142353(26題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):新聞學(包括編輯採訪實務與新聞法規)#142352(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):傳播理論#142351(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):國際傳播與國際現勢#142350(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_教育行政:教育哲學與比較教育#142349(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_戶政:民法總則、親屬與繼承編#142348(4題)
115年 - 115 大學入學考試中心_分科測驗:公民與社會#142347(39題)
115年 - 115 高等考試_三級_環境工程:流體力學與水處理工程#142346(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_職業安全衛生:職業安全衛生管理與法規(包括應用統計)#142345(4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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AI初級-科目1-L11101 AI的定義與分類
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ABEL WANG
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iPAS◆AI應用規劃師◆初級課程主要分為科目1:L11人工智慧基礎概論(9個單元),科目2:生成式 AI應用與規劃(7個...
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延續 108 課綱規劃,聚焦於更進一步的核心主題,包括 原子結構與週期表趨勢、化學鍵與分子形狀、化學平衡與...
刑法總則(上)
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本課程將結合筆者的考試經驗,將以條列式的方式幫您整理每個法條的重點所在,也會利用歷屆試題幫考生快速複...
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十四世紀人文主義vs二十世紀人文主義教育
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學習條件論之學習要素
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Bandura 觀察學習
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最新討論
複選題38. 傳統飼料配方計算的方法(非電腦運算)包含哪些? (A)線性規劃法 (B)利用二種原料調配一種營養分 (C)利用三種或更多種原料調配 (D)利用固定原料再以其他原料調配
複選題39. 配合飼料之製造過程中,常見的作業程序包含哪些? (A)原料粉碎作業 (B)秤量作業 (C)製粒作業 (D)後噴作業
複選題40. 屬於優良動物性蛋白質來源的飼料包含哪些? (A)魚粉 (B)魚溶漿 (C)血粉 (D)尿素
26. 某電商公司訓練一套深度學習模型,用來預測顧客是否會退貨。工程師觀察訓練紀錄發現:模型在第 1 個 Epoch(輪次)時預測表現不佳,隨著訓練進行,內部參數不斷被自動更新,到第 50 個 Epoch 時預測準確度已大幅提升。模型在訓練過程中, 主要根據下列哪一項資訊決定模型參數的更新方向? (A)計算損失函數(Loss Function)的梯度(Gradient),並依梯度反方向更新模型參數; (B)根據激活函數(Activation Function)的輸出值大小,直接決定模型參數的更新方向; (C)根據各模型參數目前的權重大小,自動調整各參數的更新方向; (D)根據每次 Epoch 的準確率(Accuracy)變化,直接決定模型參數的更新方向
27. 某集團為響應淨零排放政策,計劃引進智慧節能系統,利用歷史氣象觀測資料(如溫度、濕度)與大樓進出人數,來預測總部大樓明日的總用電量(kWh),以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型/演算法/評估指標」的組合最適合此應用需求? (A)迴歸(Regression)/極限梯度提升迴歸(XGBoost Regressor)/平均絕對百分比誤差(MAPE); (B)分類(Classification)/決策樹(Decision Tree)/F1 分數(F1-Score); (C)分群(Clustering)/K-Means/準確率(Accuracy); (D)迴歸(Regression)/孤立森林(Isolation Forest)/召回率(Recall)
28. 某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料,搭配各田區當季實際收穫的稻米產量(公噸),建立模型,以預測下一季新田區的稻米產量(連續數值)。請問下列哪一組「學習類型/演算法/評估方式」的搭配最為合理? (A)監督式學習(Supervised Learning)/K-means/準確率(Accuracy); (B)強化學習(Reinforcement Learning)/Q-learning/累積報酬(Cumulative Reward); (C)監督式學習(Supervised Learning)/線性迴歸(Linear Regression)/平均絕對誤差(MAE); (D)監督式學習(Supervised Learning)/支援向量機分類器(SVC)/混淆矩陣(Confusion Matrix)