iPAS AI 應用規劃師(中級) 科目2 大數據處理分析與應用 (5) 發佈留言 / 作者: S學院 / 2025-05-26 iPAS AI應用規劃師(中級) 科目2 大數據處理分析與應用 模擬試題，採智能選題，無限次反覆練習。 1. 關於主成分分析（Principal Components Analysis, PCA）於特徵提取（feature extraction）之主要用途，下列敘述何者正確？ 提取重要特徵後不能以圖像視覺化呈現多變量資料 將低度相關的預測變數矩陣 X，轉換成相關且量多的潛在變項集合 將最相關的訊息與無關的雜訊結合 將問題領域中的數個變數，組合成單一或數個具訊息力的特徵變數 None 2. 附圖為某電商平台於 2020 年 10 月至 2021 年 5 月份之新註冊用戶統計數據。請問關於選項中對此二圖表的敘述與解讀（請參考欄位定義與兩圖表），下列敘述何者「不」正確？ 由圖表來看，此平台的逐月獲利與新註冊人數，皆呈現正成長趨勢 由圖表來看，此平台每 100 個新註冊用戶、只有不到 12 個用戶會於註冊後 7 天仍有購買行為 此平台之逐月新註冊用戶有正成長趨勢，並於 2021 年 3 月份出現月增 57%的成長 儘管 2021 年 5 月的首購用戶數量、相較 2020 年 10 月成長了約 400 人；但此平台用戶的首購率卻下降了接近 20%。顯示平台對於設定目標對象、促使用戶購買的規劃上可能出現了問題 None 3. 關於迴歸分析（regression analysis），下列敘述何者「不」正確？ 迴歸分析是利用兩個或多個數量變數間的關係，使反應變數的值可以用一個或多個解釋變數的值加以預測的方法 殘差分析（residual analysis）無法用來評估迴歸模型的預測品質 在預測的研究中需將變數區分為反應變數和解釋變數 參數皆為一次的模型稱為線性模型，一般以 Y = β0+β1X1+β2X2+...+β(p-1)X(p-1)+ε的形式表達 None 4. 收集學生的國文、英文、統計、經濟、會計成績進行主成分分析（Principal Components Analysis, PCA），計算出 5 個特徵值，分別為：λ1=3.148，λ2=1.352，λ3=0.351，λ4=0.122，λ5=0.037，第 1 主成分，解釋全體變數的變異數比例為何？ 67.7% 90.0% 87.3% 62.9% None 5. 關於 k 近鄰（k-nearest neighbors）分類法，下列敘述何者「不」正確？ 需選擇適合的 k 不須對資料有任何分布上的假設 須留意預測變數的尺度 能容忍遺缺值 None 6. 關於集群分析（cluster analysis），下列敘述何者「不」正確？ 集群分析是依據個體間的相似性，將資料分群，使群內差異小，群間差異大 集群分析與其他分類分析，如判別分析（discriminant analysis）不同之處在於分組結果完全由資料所導出，各群的特性事前未知 集群分析主要有兩種形式，分別為 k-means 分群（k-means clustering）和分層分群（hierarchical clustering），這兩種方式皆需在一開始就決定好分群數 集群分析的變數只能使用連續（continuous）變數，不能使用類別（categorical）變數 None 7. 考慮使用 iris 資料集，輸入變數為 Sepal.Length（花萼長度）、Sepal.Width（花萼寬度）、Petal.Length（花瓣長度）與 Petal.Width（花瓣寬度），輸出變數為 Species（物種）。使用 keras 等模組進行多層感知器（Multilayer Perceptron）分析，參考附圖 Python 語言結果，下列敘述何者「不」正確？ 第 1 個隱藏層的權重參數有 42 個 輸出層的啟動函數（activation function）為 softmax 函數 第 2 個隱藏層的神經元個數為 6 個 輸入層有 4 個特徵 None 8. 關於因素分析（factor analysis）的概念，下列敘述何者「不」正確？ 因素分析是利用少數幾個因素來解釋一群彼此有關係存在的變數 因素分析的每個變數除了受共同因素（common factor）影響外，也包含獨特因素（specific factor）存在 因素分析的應用在於從一群變數中找出少數幾個具代表性的變數，以便作為進一步的統計分析用 資料經因素分析後不能以簡化後的因素對個體作分析 None 9. 考慮購物網站的銷售資料集時，若使用集群法（clustering）進行銷售分析，下列敘述何者正確？ k-means 集群法（k-means clustering）的結果是同一集群內的樣本點具有高度的差異性 凝聚階層法（agglomerative hierarchical）是一種切割式集群法（partitional clustering） k-medoid 集群法（k-medoid clustering）與 k-means 集群法（k-means clustering）比較時，前者較容易受到異常值或極端值的影響 在 k-medoid 集群法（k-medoid clustering）中，側影係數（Silhouette Coefficient）為正數且數值較大時，表示該資料分派到較合適的集群 None 10. 訓練神經網路模型時，有時會遇到 Loss function 出現 NaN，下列何種做法最「不」恰當？ 提高 Learning Rate，使其較快收斂 將輸入值作 Normalization 檢查輸入值，確保資料中不含 NaN 設置 Gradient Clipping，限制梯度範圍 None 11. Generative model 與 Discriminative model 是兩種不同類型的模型，Generative model 可以透過統計的方法，根據所觀測的資料來建立近似原始資料分布的統計模型，因此可以用在模擬上，下列何者「不」是 Generative model？ HMM（Hidden Markov Model） Logistic regression Naïve Bayes GMM（Gaussian Mixture Model） None 12. 以年收入（X1）和房子坪數（X2）做區別變數，辨別家庭有無投資股票。分別蒐集 30 個有投資股票與 30 個無投資股票的家庭資料。相關數據資料如附圖，請問下列何者「不」正確？ None 13. 關於線性相依（linearly dependent）、線性獨立（linearly independent）、正交（orthogonality）與相關（correlation），下列敘述何者正確？ 如果 X 與 Y 無關/正交，則兩者線性獨立 如果 X 與 Y 線性相依，則兩者相關 如果 X 與 Y 線性相依，則兩者非正交 如果 X 與 Y 線性獨立，則兩者無關/正交 None 14. 參考附圖，關於 R 語言使用 jsonlite 套件匯入 JSON 資料，下列敘述何者正確？ df$cwbopendata$location 資料物件為矩陣（matrix） nrow(df$cwbopendata$location)結果為 438 df 資料物件的元素長度為 9 匯入後 df 資料物件為資料框（data.frame） None 15. 就非監督式學習（unsupervised learning）而言，評估集群（cluster）優劣的一種方式是計算群內樣本的相似性（similarity）。當我們持續形成更多群時，群內相似性向上攀升，將樣本切分為更細的集群，請問此操作可能會發生什麼問題？ 配適不足（underfitting） 過度配適（overfitting） 配適狀況不明（unknown） 配適良好（well-fitted） None 16. 關於分群（clustering）演算法，下列敘述何者正確？ k-means 演算法進行分群前，可先不決定 k 值 分群的效果與資料數量、群集數量都無關 訓練模型所使用的資料不需要包含類別標籤 資料量夠大就不需人為定義分群數 None 17. 有 4 種交叉驗證方法，分別為(1) 留一驗證法（leave-one-out cross-validation, LOOCV）、(2) 5 折（5-fold）交叉驗證、(3) Bootstrap、(4) 10 折（10-fold）交叉驗證。請問在一個約 1000 筆資料集的訓練過程，下列交叉驗證方法執行時間排序，何者正確？ (3) > (4) > (2) > (1) (1) > (3) > (4) > (2) (1) > (4) > (2) > (3) (4) > (2) > (1) > (3) None 18. 參考附圖，關於 R 語言使用 dplyr 套件進行資料分析，下列敘述何者正確？ summarise 函數與 summary 函數功能相同，皆會顯示資料摘要 summarise 函數會依照 Speciess 群組資料，計算各群組的 Petal.Width 平均值 group_by 函數會依照 Species 進行遞減排序 group_by 函數會依照 Species 進行遞增排序 None 19. 在迴歸分析當中，最常用的迴歸係數估計方法是普通最小平方法（Ordinary Least Squares, OLS），不過 OLS 常常被錯誤理解或誤用，關於 OLS 失靈的狀況，「不」包括下列何項？ 某一變量是其他變量的線性組合 預測變量個數大於樣本數 預測變量矩陣存在共線性（collinearity） 預測變量間相關性（correlation）不足 None 20. 參考附圖，請問程式碼＿＿＿之處，應填入選項中哪一個 pandas 函數，才能得到如附圖下表之結果？ groupby translate map apply None 如有問題可留言，謝謝您的寶貴意見！ 暱稱 電郵（提交獲得正確答案，可換題測驗完整題庫，新增題庫電郵通知） Time's up
