1.0Camdemy1.0http://eclass.uch.edu.tw20251031Chttp://eclass.uch.edu.tw/user/0http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/d/d7b146e5341ebed4/thumb_l.jpg360640<iframe width='720' height='405' id='ccShare48947' frameborder='0' scrolling='no' src='http://eclass.uch.edu.tw/media/e/48947'></iframe>video72040545:22index 10112. 下列哪個是監督式學習演算法？02** after L113機器學習概念20250904.pptx0312. 下列哪個是監督式學習演算法？0413. 下列哪個是非監督式學習演算法？0512. 下列哪個是監督式學習演算法？0611. 欠擬合（Underfitting）的情況是？0710. 在機器學習中，「過擬合（Overfitting）」的情況是？089. AlphaGo 使用的主要方法是？098. 強化學習（Reinforcement Learning）的核心要素不包含以下哪一個？0107. PCA（主成分分析）的主要功能是？011K-MEANS012K Nearest Neighbors KNN監督式分類法已知有3群了，將未知的X分類013K-MEANS分群法0146. K-means 屬於哪一類方法？015K-MEANS分群法016K Nearest Neighbors KNN監督式分類法已知有3群了，將未知的X分類017K-MEANS0187. PCA（主成分分析）的主要功能是？0198. 強化學習（Reinforcement Learning）的核心要素不包含以下哪一個？0209. AlphaGo 使用的主要方法是？02110. 在機器學習中，「過擬合（Overfitting）」的情況是？02211. 欠擬合（Underfitting）的情況是？02312. 下列哪個是監督式學習演算法？02413. 下列哪個是非監督式學習演算法？02514. Q-learning 屬於哪種類型？026** after L113機器學習概念20250904.pptx02714. Q-learning 屬於哪種類型？02815. 特徵工程（Feature Engineering）的目的在於？02916. 將文字轉換為向量（如 Word2Vec）屬於哪個步驟？03017. 機器學習的資料切分通常包含哪些？03118. 驗證資料（Validation Data）的主要用途是？03219. 測試資料（Test Data）的主要用途是？03320. 在分類任務中，Precision（精確率）代表？03421. 在分類任務中，Recall（召回率）代表？03520. 在分類任務中，Precision（精確率）代表？03619. 測試資料（Test Data）的主要用途是？03720. 在分類任務中，Precision（精確率）代表？03819. 測試資料（Test Data）的主要用途是？03920. 在分類任務中，Precision（精確率）代表？04021. 在分類任務中，Recall（召回率）代表？04122. 在分類任務中，F1-score 是什麼？04221. 在分類任務中，Recall（召回率）代表？043** after L113機器學習概念20250904.pptx04422. 在分類任務中，F1-score 是什麼？04523. 在回歸任務中，MSE（均方誤差）的意義是？04622. 在分類任務中，F1-score 是什麼？04723. 在回歸任務中，MSE（均方誤差）的意義是？048** after L113機器學習概念20250904.pptx04923. 在回歸任務中，MSE（均方誤差）的意義是？ Mean square Error050** after L113機器學習概念20250904.pptx05123. 在回歸任務中，MSE（均方誤差）的意義是？ Mean square Error05224. 在回歸任務中，MAE（平均絕對誤差）的意義是？053** after L113機器學習概念20250904.pptx05424. 在回歸任務中，MAE（平均絕對誤差）的意義是？05525. 在房價預測問題中，最適合的機器學習任務是？056** after L113機器學習概念20250904.pptx05725. 在房價預測問題中，最適合的機器學習任務是？05826. 下列哪個應用屬於監督式學習？05927. 下列哪個應用屬於非監督式學習？060** after L113機器學習概念20250904.pptx06127. 下列哪個應用屬於非監督式學習？06228. 下列哪個應用屬於強化學習？06327. 下列哪個應用屬於非監督式學習？06428. 下列哪個應用屬於強化學習？06529. Support Vector Machine (SVM) 主要應用於？066** after L113機器學習概念20250904.pptx06729. Support Vector Machine (SVM) 主要應用於？06830. Decision Tree（決策樹）的特點是？069** after L113機器學習概念20250904.pptx07030. Decision Tree（決策樹）的特點是？07131. Random Forest（隨機森林）的核心概念是？07230. Decision Tree（決策樹）的特點是？07331. Random Forest（隨機森林）的核心概念是？07432. 在監督式學習中，「標籤」是指？07533. 在非監督式學習中，模型通常嘗試？07634. 在強化學習中，「策略（Policy）」的定義是？07735. 在強化學習中，「獎勵（Reward）」的功能是？07836. 欠擬合（Underfitting）的常見解決方法是？07937. 避免過擬合（Overfitting）的常見方法是？08038. 機器學習中，超參數（Hyperparameter）是？081** after L113機器學習概念20250904.pptx08239. 在神經網路中，權重（Weight）的角色是？08340. 在深度學習中，激活函數（Activation Function）的作用是？08441. 下列哪個指標不屬於分類問題的評估指標？085** after L113機器學習概念20250904.pptx08641. 下列哪個指標不屬於分類問題的評估指標？08742. 在房價預測問題中，哪個指標最適合？08843. 在信用卡詐欺檢測中，最重要的指標通常是？08942. 在房價預測問題中，哪個指標最適合？09043. 在信用卡詐欺檢測中，最重要的指標通常是？09144. Ensemble Learning（集成學習）的優點是？09243. 在信用卡詐欺檢測中，最重要的指標通常是？09342. 在房價預測問題中，哪個指標最適合？094** after L113機器學習概念20250904.pptx09542. 在房價預測問題中，哪個指標最適合？09643. 在信用卡詐欺檢測中，最重要的指標通常是？097** after L113機器學習概念20250904.pptx09843. 在信用卡詐欺檢測中，最重要的指標通常是？099** after L113機器學習概念20250904.pptx010043. 在信用卡詐欺檢測中，最重要的指標通常是？010144. Ensemble Learning（集成學習）的優點是？010245. Bagging 的核心概念是？010346. Boosting 的核心概念是？010445. Bagging 的核心概念是？010546. Boosting 的核心概念是？010647. 在推薦系統中，利用「使用者–物品矩陣」進行特徵提取，常用哪種方法？010748. 在自然語言處理中，將句子轉換成向量表示的常見方法是？0108** after L113機器學習概念20250904.pptx010950. L113 機器學習概念章節的核心考點是？0110fs1920x1080720x4041280x7201920x1080http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/d/d7b146e5341ebed4/thumb.jpghttp://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/d/d7b146e5341ebed4/cover.jpghttp://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/d/d7b146e5341ebed4/video/thumbs/storyboard.jpghttp://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/d/d7b146e5341ebed41