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國營事業◆1.統計學 2.巨量資料概論
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106年 - 106 經濟部所屬事業機構_新進職員甄試_統計資訊:2.巨量資料概論#71719
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35. 下列何種資料格式經常被定義為半結構化資料(Semi-structured Data)?
(A)關聯式資料庫中的表格(Table)資料
(B)影音(Video)檔案
(C) JSON 檔案
(D) Email內文文字
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統計:
A(6), B(8), C(27), D(8), E(0) #1867503
詳解 (共 1 筆)
Schein_地特三等上榜
B1 · 2018/12/03
#3097739
半結構式資料,顧名思義其規格介於結構與非...
(共 552 字,隱藏中)
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26. 下列哪項不是Hadoop之特性? (A)開放原始碼 (Open Source) (B)即時性(Real Time) (C)以Java為其程式基礎 (D)分散式計算 (Distributed Computing)
#1867494
27. 下列哪項不是 Apache Spark 2.0 所支援的程式語言? (A) Scala (B) R (C) C++ (D) Python
#1867495
28. 在類神經網路(Neural Network)分類器中,一個 sigmoid node 的輸出數值是下列何者? (A)沒有限制,可以是任何實數 (B)介於0與1之間 (C)沒有限制,可以是任何整數 (D)介於-1與1之間
#1867496
29. 有關類神經網路(Neural Network)之敘述,下列何者有誤? (A)使用成千上萬個神經元(Neuron)作為處理器 (B)其學習過程是一個不斷的嘗試錯誤(Trial and Error) (C)用於影響辨識時,須制訂一系列的規則來識別樣式 (Patterns) (D)相較全連通網路(Fully Connected Networks),卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks) 通常擁有較少須學習的參數
#1867497
30. 有關應用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,簡稱CNNs)於影像分析之敘述,下列 何者正確? 1 較前面的處理層 (Layer) 過濾器通常可包含邊緣偵測器 (Edge Detector) 2 和擁有相同層數以及每層內有相同神經元個數的全連通網路 (Fully-connected Networks)比起來,CNNs用有更多參數3一個CNN可用來訓練非監督式學習模型,但一般的類神經網路則不行 ○4 池化層(Pooling Layers) 可降低影像的空間解析度 (A)12 (B)23 (C)34 (D)14
#1867498
31. 有關分析巨量社群網路資料之敘述,下列何者有誤? (A)連結預測(Link Prediction) 之技術可用來推薦朋友 (B)使用者的朋友個數之分配通常遵從冪次法則(Power-law distribution) (C)在計算資源有限時,我們通常對社群網路中的節點進行簡單隨機抽樣,以抽取出具有結構代表性的社群網路子圖(subgraph) (D)社群網路中任兩位使用者的距離可能隨時間而增減
#1867499
32. 有關頻繁樣式探勘(Frequent Pattern Mining) 之敘述,下列何者有誤? (A)若一項目集合之所有子集合皆為頻繁,則該項目集合必定也為頻繁 (B)所有最大(maximal) 頻繁項目集合都是封閉的(closed) (C)對於一關聯式規則(Association Rule),若將一規則左手邊之項目搬到規則右手邊,不會降低該規則之信心度(Confidence) (D)對於一關聯式規則,將規則左右兩邊之項目集合對調,不會影響支持度(Support)
#1867500
33. 巨量資料庫管理最常用的操作包含Selection、Projection、Union與Intersection。對於此4種資料庫操作,若想實作在Hadoop的工作任務中,哪2種操作需要同時使用一個Mapper與一個 Reducer? (A) Selection與Projection (B) Selection與Union (C) Projection與Intersection (D) Union與Intersection
#1867501
34. 在資料分析中,經常遇到一分類或預測模型產生高或低的偏差(Bias) 與變異性(Variance)。以下有4個關於模型偏差與變異數之敘述,下列何者正確?1過適(Overfitting)的模型通常有較高的偏差2 過適(Overfitting)的模型通常有較低的偏差3 乏適 (Underfitting)的模型通常有較高的變異性 4乏適 (Underfitting)的模型通常有較低的變異性 (A) 13 (B)14 (C) 23 (D) 24
#1867502
36. 在巨量資料分析專案中,下列何者比較無助於提升分類模型準確度(Accuracy)? (A)使用交叉驗證(Cross-Validation) (B)增加或減少模型參數(Parameters)以提升或降低模型複雜度 (C)進行更進一步的特徵工程(Feature Engineering) (D)取得與使用有更多變數/特徵(Variables/Features)的訓練資料
#1867504
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