針對感知器描述，何者敘述為真？（）
A. 是一種訓練分類器的算法
B. 利用被誤分類的數據調整現有分類器的參數，使調整後的分類器判斷更加準確
C. 感知器的學習算法就是不斷減少對數據誤分類的過程
D. 感知器的損失函數是在整個訓練數據集上求得的
E. 以上皆是
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針對感知器描述，何者敘述為真？（）
A.是一種訓練分類器的算法 B.利用被誤分類的數據調整現有分類器的參數，使調整後的分類器判斷更加準確 C.感知器的學習算法就是不斷減少對數據誤分類的過程 D.感知器的損失函數是在整個訓練數據集上求得的 E.以上皆是
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針對損失函數（lossfunction）的描述，何者為非？（）
A.是訓練過程中用來度量分類器輸出錯誤程度的數學化表示 B.預測錯誤程度越大，損失函數的取值就越大 C.定義合適的損失函數對於訓練分類器是非常重要的 D.損失函數是在整個訓練集上求得的，如果用它來更新參數，則是利用了整個數據集中被誤分類的數據 E.感知器和支持向量機是基於相同的損失函數建立起來的
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一個強化學習模型，下列敘述何者為真？（）
A.一組可以動態變化的狀態 （state） 。比如圍棋棋盤上的黑白子的分佈位置，市場上的每 支股票的價格 B.一組可以選取的動作 （action） 。比如對於圍棋來說，就是可以落子的位置；對於股票交易來說，就是每個時間點，買入或者賣出的股票以及數量 C.一個可以和決策主體 （agent） 進行交互的環境。這個環境會決定每個動作後狀態如何變化。比如說圍棋博弈中的對手，或者股票市場。在強化學習中，為了降低學習的代價，很多時後我們會使用一個通過機器模擬的環境，而不是以真實場景作為環境 D.回報 （reward） 規則。當決策主體通過行動狀態發生變化時，它會獲得回報或者受到懲罰 E.以上皆是
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對於詞袋模型的描述，何者為非？（）
A.詞袋模型是用於描述文本的一個簡單的數學模型 B.詞袋模型是常用的一種文本特徵提取方式 C.詞袋模型只考慮詞語在文檔中出現的次數 D.詞袋模型不忽略詞語的順序和句子的結構 E.詞袋模型忽略詞語的順序和句子的結構
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下列敘述何者正確？（）
A.KNN（K-Nearest Neighbor）是分群演算法 B.K-means為分類演算法 C.K-means為監督式學習 D.KNN（K-Nearest Neighbor）為分類演算法 E.KNN（K-Nearest Neighbor）為非監督式學習
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下列敘述何者錯誤（）
A.ABC 分析法是存貨分類的管制方法 B.ABC 作業成本制是一種成本管理的方法 C.ABC 作業成本制屬於成本控制（CO）模組 D.ABC 存貨分析與作業成本制（ABC）是相同的理論
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關於深度學習視頻行為識別和圖像分類的敘述，下列論述何者錯誤？（）
A.Google AlphaGo也是奠基於機器學習，透過電腦運算對手下棋的頻率 B.廣泛應用在圖像、影像識別、推薦系統、輔助決策等金融、醫療、國防民生領域 C.深度學習網路就像黑盒子 （black box），人們不容易理解模型中各網路層的內涵，就無法做出有效的調整 D.透過 CNN 模型，你可以輸入一張圖片，得到該圖片屬於哪種類別的結果，這過程我們把他稱作分類 （Classification） E.行為理解問題一般遵從如下基本過程：特徵提取與運動表徵、行為識別、高層行為與場景理解
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關於RNN的敘述何者正確？（）
A.適合用於圖形辨識 B.適合用於視頻辨識 C.適合用於對話機器人 D.適合用於語音辨識 E.適合用於理解文本 （文章）
答案
依據1982年聯合國海洋法公約，下列關於制裁海盜行為之敘述何者錯誤？（）
A.任何國家得對於海盜行為者施以刑事制裁 B.任何國家得在公海上對於海盜船舶實施臨檢 C.任何國家不得扣留因實施海盜行為所占有之船舶 D.任何國家得在公海上登臨海盜行為之嫌疑船舶
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關於機器學習的分類與分群敘述何者正確？（）
A.分群問題被定義為：將未知的新訊息歸納進已知的資訊中 B.機器學習領域中的分群問題，重點在於新的資料和已分類的資料互相比較，看看新資料在分類過的資料中，和哪一類資料比較類似 C.分類問題就是一群資料中沒有明確的分類或群體，而是必須透過它們所具有的特徵做區分 D.分群的問題要事先幫資料做標籤 （label） E.分群的基礎在於要根據可以區分出兩種群體的特徵來分群
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歧管绝对压力感知器（MAP）是侦测进气歧管内绝对压力之感知器，可以将绝对压力之变化转换成电压之变化。
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