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駕照◆汽車法規(中文)
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115年 - 新版汽車筆試題庫 651-700(115/5/29 更新)#143287
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700. 在未設有快慢車道分隔島之道路,四輪以上汽車及大型重型機車在劃有快慢車道分隔線之道路 行駛,下列何種行為不得行駛慢車道?
(A)起駛。
(B)準備轉彎。
(C)超車。
答案:
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統計:
A(1), B(1), C(17), D(0), E(0) #4001091
詳解 (共 1 筆)
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B1 · 2026/10/06
#7543124
一、本題考試重點 本題在測驗 「道路交通...
(共 910 字,隱藏中)
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1.某零售企業希望利用過去兩年的會員交易紀錄,預測顧客下個月是否可能流失。資料中已標註每位顧客是否在後續期間停止購買。若以機器學習任務類型判斷,下列何者最適合?(A)監督式學習,因為訓練資料中已有目標標籤可供模型學習(B)非監督式學習,因為顧客資料通常無法建立任何標籤(C)強化學習,因為模型必須透過獎勵與懲罰反覆試錯(D)生成式學習,因為模型主要任務是產生新的交易紀錄
#4001092
2.某工廠蒐集機台震動、溫度、電流等資料,但尚未標註哪些資料代表異常。工程師希望先找出設備運轉型態中可能存在的自然群組。下列哪一種學習方式較合適?(A)監督式學習,用既有標籤訓練正常與異常分類器(B)非監督式學習,利用資料特徵相似性探索潛在群組(C)強化學習,讓模型在產線上自行嘗試故障操作(D)遷移學習,直接使用影像模型辨識震動數據
#4001093
3.某醫院建立再住院風險預測模型,欄位包含年齡、診斷代碼、住院天數、用藥紀錄,以及「30天內是否再住院」。在訓練監督式學習模型時,下列哪一項最適合視為目標標籤?(A)年齡(B)診斷代碼(C)住院天數(D)30天內是否再住院
#4001094
4.某團隊訓練瑕疵影像分類模型時,發現模型在訓練資料準確率達99%,但在新產線照片上準確率大幅下降。若資料標註品質已確認無誤,最可能的問題為何?(A)模型過度擬合訓練資料,泛化能力不足(B)模型一定使用了太少特徵,無法學習任何規則(C)模型尚未完成推論階段,因此不能判斷結果(D)訓練資料準確率高代表模型已可直接上線
#4001095
5.機器學習基本原某資料科學家在建立銷售預測模型前,先將資料分為訓練集、驗證集與測試集。下列哪一項最能正確說明測試集的主要用途?(A)用來調整所有超參數,直到結果最佳為止(B)用於最終評估模型對未見資料的表現(C)用來取代訓練集,以降低模型訓練成本(D)用來保存原始資料備份,與模型評估無關
#4001096
6.某銀行建立信用違約模型時,工程師在資料前處理階段,先用完整資料集計算標準化所需的平均值與標準差,再分割訓練集與測試集。此作法最可能造成哪一項問題?(A)資料洩漏,因為測試資料資訊被提前用於訓練流程(B)資料不足,因為標準化會刪除所有測試資料(C)模型無法收斂,因為標準化不適合數值資料(D)特徵完全消失,因為標準化會移除所有欄位
#4001097
7.某客服文字分類模型需要將「文字長度」、「客戶消費金額」、「客服互動次數」等不同尺度的數值特徵輸入模型。若選用對尺度敏感的演算法,下列哪一項前處理最有助於避免單一尺度支配模型?(A)標準化或正規化數值特徵(B)刪除所有數值欄位,只保留文字欄位(C)將所有欄位改成隨機數(D)將訓練資料與測試資料合併後再重新標籤
#4001098
8.某製造業建立少數瑕疵品偵測模型,資料中瑕疵品僅占1%。模型整體準確率達99%,但幾乎所有瑕疵品都被判為正常。此時僅依準確率判斷模型好壞,主要問題為何?(A)類別不平衡時,準確率可能掩蓋少數類別偵測能力不足(B)準確率永遠不能用於任何分類模型(C)瑕疵品太少代表模型不需要進行評估(D)只要準確率高,就表示少數類別一定被正確辨識
#4001099
9.某團隊調整模型的學習率、樹的最大深度與正則化強度,希望找到最佳設定。這些在訓練前或訓練過程中由人員設定、不是由模型直接從資料學得的參數,通常稱為什麼?(A)超參數(B)目標標籤(C)測試樣本(D)輸出機率
#4001100
10.機器學習基本某電商團隊希望預測每位顧客下次購買金額,輸出結果是連續數值而非類別。此任務最適合歸類為下列何者?(A)迴歸任務(B)二元分類任務(C)分群任務(D)關聯規則探勘任務
#4001101
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