iPAS AI應用規劃師(中級)科目3_ L23101 機率統計之機器學習基礎應用(6) 機器學習中的機率統計應用(基本題型) 發佈留言 / 作者: S學院 / 2025-07-01 iPAS AI應用規劃師(中級)科目3_ L23101 機率統計之機器學習基礎應用(6) 機器學習中的機率統計應用(基本題型) 模擬試題，採智能選題，無限次反覆練習。 1. 決定係數(R²)表示什麼？ 模型能解釋的變異比例 模型的複雜度 預測的準確率 特徵的重要性 None 2. 多臂賭博機演算法主要平衡什麼？ 複雜度與簡單性 成本與效益 探索與利用 速度與準確性 None 3. 主成分分析(PCA)的數學基礎是什麼？ 協方差矩陣的特徵值分解 奇異值分解 LU分解 QR分解 None 4. 梯度下降法的基本原理是什麼？ 沿負梯度方向尋找最小值 窮舉所有可能解 使用遺傳演算法優化 隨機搜索最優解 None 5. 在混淆矩陣中，精確率(Precision)的計算公式是什麼？ TP/(TP+FN) TN/(TN+FP) TP/(TP+FP) (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) None 6. 偏差-變異權衡(Bias-Variance Tradeoff)中，高偏差通常導致什麼？ 模型過於複雜 配適不足 計算成本過高 過度配適 None 7. Pearson相關係數主要衡量什麼類型的關係？ 非線性關係 因果關係 線性相關性 單調關係 None 8. 在K-means聚類中，最常使用的距離度量是什麼？ 曼哈頓距離 歐氏距離 餘弦相似度 切比雪夫距離 None 9. A/B測試的樣本大小計算需要考慮哪些因素？ 只需要顯著性水準 只需要統計功效 只需要效應大小 效應大小、顯著性水準、統計功效 None 10. 過度配適(Overfitting)的主要特徵是什麼？ 訓練和測試誤差都很高 訓練和測試誤差都很低 訓練誤差低但測試誤差高 訓練誤差高但測試誤差低 None 11. AUC值的範圍是什麼？ 0到1 -1到1 0到100 0.5到1 None 12. 模型解釋性與準確性之間通常存在什麼關係？ 正相關關係 負相關關係 權衡關係 無關係 None 13. SMOTE技術主要用於解決什麼問題？ 類別不平衡 異常檢測 特徵選擇 降維 None 14. 隨機森林中「隨機」體現在哪些方面？ 隨機選擇樣本和特徵 隨機分配權重 隨機設定參數 隨機選擇演算法 None 15. 分層隨機化的優勢是什麼？ 確保各組在重要特徵上平衡 加快實驗速度 減少實驗成本 簡化數據分析 None 16. 處理類別不平衡問題的常用方法不包括哪個？ 增加特徵數量 調整類別權重 過度抽樣(Oversampling) 欠抽樣(Undersampling) None 17. L1正則化(Lasso)的特殊功能是什麼？ 增加模型複雜度 自動進行特徵選擇 只減少過度配適 處理缺失值 None 18. 學習率(Learning Rate)過大會導致什麼問題？ 計算錯誤 收斂過慢 記憶體不足 無法收斂或震盪 None 19. 孤立森林(Isolation Forest)的原理是什麼？ 異常點需要較少切割次數即可孤立 異常點聚集在特定區域 異常點具有最高密度 異常點遵循特定分布 None 20. 在監督式學習中，樸素貝葉斯分類器主要基於哪個統計原理？ 貝葉斯定理 中央極限定理 最小二乘法 大數法則 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
