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• 44. 請問在一個接收者操作特徵（Receiver Operating Characteristic, ROC） 曲線圖中，該圖的 X 軸與 Y 軸分別為何？ (A) X: False Positiv
• 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
• 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)
• 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
• 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
• 2. 以下100.0克的樣品中，哪一個含有最多的氧原子？ (A) O2 (B) NO (C) CH3OH (D) CO
• 3. 以下哪一項不是決定輻射照射的生物效應因素？ (A) 輻射的能量 (B) 遭受暴露的生物體的年齡 (C) 輻射的穿透能力 (D) 輻射源的化學性質
• 4. 以下有關核能發電廠的能量轉換過程，何者正確？ (A) 核能→熱能→力學能→電能 (B) 核能→熱能→電能 (C) 力學能→核能→熱能→電能 (D) 力學能→核能→電能
• 5. 以下哪一條件，在所有溫度中，皆為自發性反應？ (A) ∆H＞0，∆S＞0 (B) ∆H＜0，∆S＜0 (C) ∆H＞0，∆S＜0 (D) ∆H＜0，∆S＞0
• 6. 以下敘述何者正確？ (A) 如果一種物質是可溶的，它必須是電解質 (B) 如果一種物質是電解質，它必須是可溶的 (C) 弱電解質的溶解度必須低於強電解質 (D) 非電解質是不溶的
• 7. 2Cr2O7 2 –+14H + +6Cl– → 2Cr3+ +3Cl2+7H2O，此反應中會有多少電子轉移？ (A) 2 (B) 4 (C) 6 (D) 8
• 8. 溶液的pH值從3升高到5，以下敘述何者錯誤？ (A) pOH從11降低到9 (B) [H+ ]減少20倍 (C) 最終的[OH– ]( pH=5時)為10– 9M (D) 初始[H+ ](pH=
• 14. 附圖有兩個資料表分別為 Table1、Table2，今想將兩資料表合併、並顯示出 Name、Sales、Store 3 個欄位，請問下列何者為正確 SQL 語 法？ (A) SELECT T
• 32. 關於關聯型態探勘的特點，下列敘述何者「不正確」？ (A) 關聯型態探勘所得到的結果，因為可以直接進行應用，所以廣受歡迎 (B) 關聯型態分析容易從隨機的型態中妄下虛假的結論 (C) 關聯型態探
• 33. 下列何種方法通常應用在集群（clustering）問題？ (A) 支援向量機（support vector machine） (B) 隨機森林（random forest） (C) k 近鄰法
• 34. 關於 k 平均數（k-means）與噪訊偵測之空間密度集群算法 （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DB
• 35. 關於傳統「階層式集群法（hierarchical cluster analysis）」，下列敘述何 者「不正確」？ (A) 常利用聚合法（agglomerative approach）和分裂法
• 36. 關於「關聯規則（association rule）」，下列敘述何者「不正確」？ (A) 關聯規則可以從商品交易中找出隱含的購買規則 (B) 支持度（support）是衡量前提項目（antece
• 37. 關於 k 平均數（k-means）集群分析，下列敘述何者正確？ (A) 適合解決非球形或數據密度變化大的集群問題 (B) 演算法算法只要收斂，保證可以獲得最佳的集群結果 (C) 事前不需要估算
• 38. 屬性轉換（feature transformation）與資料縮減（data reduction）屬於資料前處理（data preprocessing）的重要工作，下列敘述何者正確？ (A)
• 39. 屬性萃取（feature extraction）是指將原始資料的屬性進行結合，以產生新的代理變數（surrogate variables），下列常用的降維（Dimension Reductio
• 40. 關於非監督式學習（unsupervised learning），下列敘述何者「不正確」？ (A) 線性可加模型（General Additive Models, GAM）、效能提升模型 （Bo
• 41. 梯度陡降法（gradient descent）是機器學習中常使用的參數估計方法，可透過修正步距（step size）alpha 來調整整體收斂的速度，請問若 alpha 過大時，會導致下列何種
• 42. 下列學習方法，何者「難以」獲得人類容易理解的知識或特徵？ (A) 多層感知機（multilayer perceptron） (B) 決策樹（decision tree） (C) 羅吉斯迴歸（l
• 43. 關於配適不足（underfitting），下列敘述何者正確？ (A) 訓練誤差較大，測試誤差較小 (B) 訓練誤差較小，測試誤差較大 (C) 訓練誤差較大，測試誤差較大 (D) 訓練誤差較小，