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25. 歷年台北市長各候選人的選舉得票率,皆與士林區天玉里開出之結果很接近,若在台北市長選舉前,對天玉里的居民隨機調查各候選人的支持度,此種作法較類似於下列何種抽樣方式?(A)簡單隨機抽樣 (B)群集
問題詳情
25. 歷年台北市長各候選人的選舉得票率,皆與士林區天玉里開出之結果很接近,若在台北市長選舉前,對天玉里的居民隨機調查各候選人的支持度,此種作法較類似於下列何種抽樣方式?
(A)簡單隨機抽樣
(B)群集抽樣
(C)分層隨機抽樣
(D)便利抽樣
參考答案
答案:B
難度:
計算中
-1
書單:
沒有書單,新增
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24. 關於中央極限定理,下列敘述何者有誤?(A)若母體為均勻分配,僅抽10個樣本,其樣本平均數分配即為常態分配(B)有了中央極限定理,我們才能從樣本統計量去推估母體參數(C)若母體為常態分配,僅抽1
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26. 巨量資料最後提出的第四個V是什麼?(A)大量化Volume (B)多樣化Varity (C)快速化Velocity (D)真實性Veracity
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27. 下列何者屬於類神經網路的機器學習方法?(A) SVM (B) Gaussian Mixture Model(C) BERT (D) Adaboost
28. 下列何者不是維度縮減(Dimensionality Reduction)的方法?(A) Random Forest (B) t-Distributed Stochastic Neighbor
29. 關於巨量資料,下列敘述何者正確?(A)巨量資料的分析目的是從大量資料中找出因果關係(B)隨著巨量資料分析技術的進步,數據的真實性已不影響分析結果(C)好的巨量資料運算服務,可以根據運算需求與時
30. 關於巨量資料思維,下列敘述何者正確?(A)巨量資料中包含大量的雜訊,運用傳統統計方法較能降低雜訊對模型的影響(B)企業在蒐集資料的過程中可能觸及個人隱私的疑慮(C)巨量資料分析純粹是應用於商業
31. 機器學習(Machine Learning)是屬於下列哪一個領域的子集合?(A)深度學習 (B)人工智慧 (C)資料處理 (D)網路系統
32. 通常處理有問題的資料時,不包括下列哪一項?(A)移除 (B)插補 (C)加權 (D)替換
33. 與資料庫(Database)比較,資料倉儲具有下列哪一種特性?(A)具有跨平台作業能力 (B)具有資料修改及新增功能(C)資料結構高度正規化 (D)儲存短期詳細的作業資料
34. 關於平行運算(Parallel Computing),下列何者不是分散式計算(Distributed Computing)的特性?(A)共享稀有資源 (B)平衡負載 (C)共享記憶體 (D)允
35. 請問以500 Mbps(Mega bit per second)的網路速度傳送1 Petabyte,不考量其他影響,大約需要多少時間才能傳送完畢?(A)大約2年 (B)大約200天 (C)大約
36. 下列何者可能是模型有配適不足(Under-fitting)的狀況?(A)訓練誤差較小,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,測試誤差較小 (D)訓練誤差較大,測試誤
37. 關於監督式學習(Supervised Learning),下列敘述何者有誤?(A)需要有標記(labeled)的數據做為訓練集(B)決策樹(Decision tree)是一種監督式學習方式(C
38. 關於MAP Reduce Programming Model,下列敘述何者正確?(A)是一種處理地理資訊的程式設計方法(B)是一種資料壓縮的技術(C)是一種類神經網路的程式設計架構(D)是一種
39. 下列何種方法能對大量特徵屬性的資料進行分析以萃取出重要訊息?(A)主成分分析(Principal Component Analysis)(B)關聯法則(Association Rule)(C)
40. 關於監督式學習(Supervised Learning),下列敘述何者有誤?(A)函數的輸出可以是預測一個分類標籤或是一個連續的值(B)訓練資料是由輸入及預期輸出所組成(C)訓練資料過少時,可
32. 反應速率的敘述中,下列何者為一階反應?(A) C = C0 – Kt (B) (C) (1/C-1/C0) = Kt (D)
41. 關於非監督式學習(Unsupervised Learning),下列敘述何者正確?(A)訓練資料是由輸入及預期輸出所組成(B)可用於做分群與降維的工具(C) K Nearest Neighbo
42. 關於深度學習,下列敘述何者有誤?(A)與傳統機器學習最主要的區別在於數據依賴性,亦即資料量多寡會影響演算法效能(B)企業過往採用傳統機器學習方法的各項應用,只要升級成以深度學習方法為基礎,都能
43. 信用卡評分系統是應用機器學習的哪一個概念?(A)社群網絡分析 (B)非監督式學習 (C)關聯法則 (D)監督式學習
44. 關於MapReduce,下列敘述何者正確?(A)特別適合用於小型的計算任務(B)運作原理是將待處理的大量資料劃分為多個數據塊,每個數據塊對應到一個計算任務來運行(C)需要搭配運算效能強大的伺服
45. 下列哪一個方法能在建模過程中添加隨機噪訊,來解決模型變異過高的問題?(A)拔靴集成法(Bootstrap Aggregating)(B) XGBoost(eXtreme Gradient Bo
46. 下列何者不屬於關係資料庫管理系統(Relational Database Management System)?(A) Spark SQL (B) Oracle (C) Hive (D) HB
47. 關於隨機森林(Random Forest),下列敘述何者正確?(A)在建立的過程是隨機採樣的,因此即使不剪枝也不容易出現過度配適(Over-fitting)的現象(B)在資料取樣進行拔靴集成法
48. 下列何者非Hive支援之資料型別?(A) Long (B) Float (C) Boolean (D) Array
49. 關於Hadoop Distributed File System(HDFS),下列敘述何者正確?(A)預設資料塊大小為16 MB(B)支援資料的隨機讀寫(C)除了Client外,組成架構還包含
50. Hadoop Distributed File System(HDFS)中的Name Node職責不包含下列何者?(A)管理資料塊對映資訊 (B)管理HDFS的名稱空間(C)處理客戶端讀寫請求