24. 當機器學習訓練資料不足或在單一資料及上訓練時間過長，容易出現何種問題？

詳解 (共 1 筆)

陳小刀

詳解 #6066899

2024/04/14

當機器學習訓練資料不足或在單一資料集上訓...

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2. 甲公司為一發展自然生態之農產品公司，折舊政策採年數合計法。其於 X1 年 1 月 1 日以$6,000,000 買入蘋果樹並裁種，預期 X7 年初可達成熟階段並開始收成。此樹種正常收成的年限為 20 年（即 X7 年至 X26 年），且每年均可正常收成，因蘋果樹之木材無其他用途，預計殘值為 0。裁種第一年包含人工薪資、肥料及其他直接支出為$260,000，X2 至 X7 年每年的人工薪資、肥料及其他直接支出則為$50,000，X7 年採收蘋果之支出為$70,000。X7 年時所採摘之蘋果在主要市場之報價為 $870,000，考量預期運費及出售成本後之淨公允價值為$840,000。試做以下各日期之分錄： (1) X1 年 1 月 1 日。（1 個分錄，每個 3 分）

24. 當機器學習訓練資料不足或在單一資料及上訓練時間過長，容易出現何種問題？

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