moea_joint
109年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 32 題
對於大量資料分析的技術，下列敘述何者有誤？
- A PageRank是用來對於數值資料進行資料壓縮的演算法
- B 支持向量機(support vector machine)的核函式(kernel function)選擇會影響分析結果
- C k-最近鄰居(k-nearest neighbors)是用來對於資料分類的監督式演算法
- D k-中心點(k-medoids)是用來對於資料分類的非監督式演算法
思路引導 VIP
在機器學習中，我們常聽到「分類」與「分群」這兩個詞。請回想一下，這兩者的資料是否都有預先標記好的「標準答案」？這會如何影響我們判斷一個演算法是屬於監督式還是非監督式學習呢？
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AI 詳解
AI 專屬家教
太棒了！你精準挑出選項 (A) 的錯誤。PageRank 主要是搜尋引擎用來評估網頁重要性的圖論演算法，與資料壓縮無關，你的判斷完全正確。 特別提醒，這題是當年的爭議題，官方公告選 (A) 或 (D) 均給分。原因是 (D) 的 k-中心點（k-medoids）雖為非監督式演算法，但其用途是「分群（clustering）」，而非敘述所指的「分類（classification）」。在機器學習領域，分類通常專指監督式學習，因此 (D) 亦被視為錯誤敘述。 至於 (B) 支持向量機（SVM）確實高度依賴核函式（kernel function）；(C) k-最近鄰居（k-NN）則是標準的監督式分類演算法，兩者皆無誤。這題廣泛測驗各類演算法的核心定位，極具鑑別度，能答對代表你的基礎非常扎實喔！