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115年 - 115-1 中國工業工程學會_工業工程師等相關證照考試:人工智慧#136739
> 試題詳解
4. 在建立決策樹時,如果一個節點的所有樣本都屬於同一個類別,則該節點會如何?
(A) 繼續分裂
(B) 重新選擇特徵
(C) 採用隨機分裂
(D) 成為葉節點
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統計:
A(0), B(2), C(0), D(8), E(0) #3793790
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2026/10/26
#7631049
這題在考的觀念 這題是在考決策樹的停止分...
(共 709 字,隱藏中)
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相關試題
5. 相較於決策樹,支持向量機 (SVM) 在處理哪一類問題上通常展現出更好的效能? (A) 資料集包含大量缺失值和離群值的問題 (B) 線性可分或可透過核函數轉換為線性可分的二元或多元分類問題 (C) 需要快速訓練和推論的即時系統 (D) 資料量非常龐大且複雜度極高的問題
#3793791
6. 下列哪種方法是為了解決 K-means 聚類結果對初始中心點敏感的問題? (A) 交叉驗證 (Cross-validation) (B) K-means++ 初始化 (C) Gini 不純度計算 (D) 核函數轉換
#3793792
7. 在標準神經網路(多層感知器 MLP)中,隱藏層節點的輸出通常會經過哪一類非線性轉換? (A) 損失函數 (Loss Function) (B) 激活函數 (Activation Function) (C) 學習率 (Learning Rate) (D) 批次大小 (Batch Size)
#3793793
8. 在神經網路的訓練過程中,哪一個步驟是計算模型輸出與實際目標值之間的差異? (A) 正向傳播 (Forward Propagation) (B) 權重初始化 (C) 損失計算 (Loss Calculation) (D) 採樣 (Sampling)
#3793794
9. 卷積神經網路中的「池化層」(Pooling Layer) 主要作用是什麼? (A) 增加特徵圖的維度 (B) 增加模型的非線性能力 (C) 動態調整模型訓練時的學習率 (D) 減少特徵圖空間維度以降低計算量
#3793795
10. 長短期記憶網路 (Long Short-Term Memory, LSTM) 是哪種網路的變體,主要目的是為了 緩解梯度消失問題? (A) 卷積神經網路 (CNN) (B) 標準神經網路 (MLP) (C) 遞歸神經網路 (RNN) (D) 生成對抗網路 (GAN)
#3793796
11. 在神經網路的反向傳播 (Backpropagation) 過程中,下列哪一者不會被更新? (A) 權重 (Weights) (B) 偏差 (Biases) (C) 學習率 (Learning Rate) (D) 損失函數的梯度 (Gradient)
#3793797
12. 標準神經網路的主要限制是無法有效地捕捉到輸入數據(如圖像)中的什麼特性? (A) 數據的非線性映射特性 (Nonlinear Mapping) (B) 特徵之間的線性相關關係 (Linear Correlation) (C) 反向傳播中的梯度資訊 (Gradient Information) (D) 空間局部性 (Locality) 與平移不變性 (Translation Invariance)
#3793798
13. 在深度學習物件辨識中,哪一種著名的演算法將物件偵測視為一個迴歸問題? (A) YOLO (You Only Look Once) (B) R-CNN (Region-based CNN) (C) AlexNet (D) K-means
#3793799
14. 圖像的「邊緣檢測」(Edge Detection) 是屬於哪一種圖像處理的範疇? (A) 圖像分割 (Image Segmentation) (B) 圖像恢復 (Image Restoration) (C) 圖像增強 (Image Enhancement) (D) 圖像形態學 (Image Morphology)
#3793800
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