高考申論題
111年
[資訊處理] 資料庫應用
第 二 題
📖 題組：
機器學習（Machine Learning）主要任務可區分為監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning），監督式學習包括分類（Classification）與迴歸（Regression），非監督式學習最常用的是分群（Clustering）。（每小題 10 分，共 20 分）
機器學習（Machine Learning）主要任務可區分為監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning），監督式學習包括分類（Classification）與迴歸（Regression），非監督式學習最常用的是分群（Clustering）。（每小題 10 分，共 20 分）
📝 此題為申論題，共 2 小題
小題 (二)
分類與分群所分析的資料最主要的差異為何？
思路引導 VIP
這題考查「監督式」與「非監督式」學習在資料準備上的差異。核心概念是「標籤（Label）」。分類需要已知正確答案的資料來訓練模型，而分群則是讓機器從未標註的資料中找規律。
小題 (一)
分類與迴歸要預測的值最主要的差異為何？
思路引導 VIP
這題考查對監督式學習中「目標變數（Target Variable）」類型的理解。分類與迴歸最大的區別在於預測結果是「質（類別）」還是「量（數值）」。思考時可以舉簡單的例子，如「是否為垃圾郵件」與「房價預測」。