過去問:機械学習理論
クイズ1
ある小売企業が、店舗ごとの来月の売上金額を予測するモデルを作ります。この課題の種類と、代表的な評価指標の組み合わせとして最も適切なものはどれですか。
クイズ2
ロジスティック回帰に関する説明として最も適切なものはどれですか。
クイズ3
直線では分離できないデータを、高次元空間へ写したものとして扱うことで分類可能にする、サポートベクターマシンの工夫を何と呼びますか。
クイズ4
バギングとブースティングの違いに関する説明として最も適切なものはどれですか。
クイズ5
ランダムフォレストがバギングに対して加えている独自の工夫はどれですか。
クイズ6
決定木が分岐の条件を選ぶ際に用いる基準として適切なものはどれですか。
クイズ7
正解ラベルの付いていない顧客データを、似た傾向のグループに分けたいと考えています。この課題の種類として最も適切なものはどれですか。
クイズ8
勾配降下法で学習率を過度に大きく設定した場合に起こりやすい現象はどれですか。
クイズ9
学習データが6000件あり、バッチサイズ200のミニバッチ学習を5エポック行いました。重みの更新は合計で何回行われましたか。
クイズ10
L1正則化とL2正則化の違いに関する説明として最も適切なものはどれですか。
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