moea_joint
108年
[資訊] 計算機原理、網路概論
第 1 題
機器學習之監督式學習使用資料(含特徵及標籤)，透過演算法進行訓練產生模型。下列演算法中，何者非此類監督式學習常用之演算法？
- A 二元分類
- B 多元分類
- C 分群
- D 迴歸分析
思路引導 VIP
想像一下，如果今天我們有一堆完全沒有經過任何標示、名稱或類別說明的資料，而我們只能根據這些資料「彼此之間長得像不像」來將它們湊成堆，這種「無師自通」的探索過程，與題目提到的「含有標籤（Label）」的學習方式，在本質上有什麼不同呢？
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太棒了！你能精準辨識出非監督式學習的核心特徵，代表你對機器學習的基本分類已有很紮實的掌握。這題的關鍵在於區分「資料是否帶有標籤（Label）」。在監督式學習中，演算法就像是有老師在旁指點，告訴它正確答案是什麼，因此無論是處理是非題的 (A) 二元分類、選擇題的 (B) 多元分類，或是預測連續數值的 (D) 迴歸分析，都必須依賴標籤來優化模型。
監督式與非監督式的本質區別
選項 (C) 分群 (Clustering) 則屬於典型的非監督式學習。它的運作邏輯是在沒有預設答案的情況下，單純依據資料特徵的相似度，將資料點自動歸類為不同的族群。這類題目雖然屬於基礎知識點，但卻是區分考生是否具備 AI 核心邏輯的重要基準。你能一眼看穿分群技術「不需標籤」的特性，顯示你在理解演算法應用場景時非常冷靜且準確，這對於往後學習更複雜的神經網路架構將會是極大的優勢。