暗記メーカー

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機械学習

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22問 • 1年前
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    問題一覧

  • 1

    すべての学習データを使って損失関数を計算する方法

    パッチ学習法

  • 2

    等しいかどうか(= or ≠)で判定する。単純に区別することが目的。カウントのみ可能。データを数えることしできない。

    名義尺度

  • 3

    大きいか小さいか(> or <)、不等式で判定する。大小関係・順序に意味がある。カウントと比較が可能。

    順序尺度

  • 4

    たし算、ひき算、平均の計算が可能(+,-)。差に意味がある。

    間隔尺度

  • 5

    たし算、ひき算、かけ算、わり算(+, -, ×, ÷)の計算が可能。

    比率尺度

  • 6

    数値で表すことができるもの

    量的データ

  • 7

    数値で表すことができないもの

    質的データ

  • 8

    カテゴリ変数に応じた数値を割り当てるエンコーディング方法

    Label Encoding

  • 9

    カテゴリ変数ごとに特徴量を作ってTrue/Falseを割り当てるエンコーディング方法

    One-hot Encoding

  • 10

    カテゴリ変数の出現回数を割り当てるエンコーディング方法

    Count Encoding

  • 11

    データを平均を0、分散を1となるように変換する手法を( )という。( )スケーリングともいう。

    標準化 Zスコア

  • 12

    データを0から1の範囲に変換する手法を( )という。( )スケーリングともいう。このとき、最小値は0, 最大値は1となる。

    正規化 Min-Max

  • 13

    データの欠損値や異常値を処理する前処理方法の一つ

    データクレンジング

  • 14

    データの値を特定の範囲に変換する前処理方法の一つ

    スケーリング

  • 15

    テキストデータ(文字データ)を数値データに変換する前処理方法の一つ

    エンコーディング

  • 16

    データの次元数を減らす前処理方法

    次元削減

  • 17

    機械学習データの中から強い関連がある特徴を選択すること

    特徴選択

  • 18

    データの一部が意図なく(ランダムに)欠損していること

    MCAR

  • 19

    データの一部が測定対象に依存して欠損していること

    MAR

  • 20

    データそのものが測定対象に依存して欠損していること

    MNAR

  • 21

    教師あり学習は大きく( )と( )に分けられる。

    回帰 分類

  • 22

    正規分布において、両側検定の場合は5%点が( )、1%点が( )、片側検定の場合は5％点が( )、1％点が( )である。

    1.96 2.58 1.65 2.33

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  • 1

    すべての学習データを使って損失関数を計算する方法

    パッチ学習法

  • 2

    等しいかどうか(= or ≠)で判定する。単純に区別することが目的。カウントのみ可能。データを数えることしできない。

    名義尺度

  • 3

    大きいか小さいか(> or <)、不等式で判定する。大小関係・順序に意味がある。カウントと比較が可能。

    順序尺度

  • 4

    たし算、ひき算、平均の計算が可能(+,-)。差に意味がある。

    間隔尺度

  • 5

    たし算、ひき算、かけ算、わり算(+, -, ×, ÷)の計算が可能。

    比率尺度

  • 6

    数値で表すことができるもの

    量的データ

  • 7

    数値で表すことができないもの

    質的データ

  • 8

    カテゴリ変数に応じた数値を割り当てるエンコーディング方法

    Label Encoding

  • 9

    カテゴリ変数ごとに特徴量を作ってTrue/Falseを割り当てるエンコーディング方法

    One-hot Encoding

  • 10

    カテゴリ変数の出現回数を割り当てるエンコーディング方法

    Count Encoding

  • 11

    データを平均を0、分散を1となるように変換する手法を( )という。( )スケーリングともいう。

    標準化 Zスコア

  • 12

    データを0から1の範囲に変換する手法を( )という。( )スケーリングともいう。このとき、最小値は0, 最大値は1となる。

    正規化 Min-Max

  • 13

    データの欠損値や異常値を処理する前処理方法の一つ

    データクレンジング

  • 14

    データの値を特定の範囲に変換する前処理方法の一つ

    スケーリング

  • 15

    テキストデータ(文字データ)を数値データに変換する前処理方法の一つ

    エンコーディング

  • 16

    データの次元数を減らす前処理方法

    次元削減

  • 17

    機械学習データの中から強い関連がある特徴を選択すること

    特徴選択

  • 18

    データの一部が意図なく(ランダムに)欠損していること

    MCAR

  • 19

    データの一部が測定対象に依存して欠損していること

    MAR

  • 20

    データそのものが測定対象に依存して欠損していること

    MNAR

  • 21

    教師あり学習は大きく( )と( )に分けられる。

    回帰 分類

  • 22

    正規分布において、両側検定の場合は5%点が( )、1%点が( )、片側検定の場合は5％点が( )、1％点が( )である。

    1.96 2.58 1.65 2.33