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G検定

G検定問題集「機械学習の概要」編

こんにちは！G検定 2024#4 合格者のありすけです。

G検定の復習も兼ねてオリジナル問題を作成しました。

ぜひ自身の理解度チェックにご活用ください！

現在 20問 です。今後も随時追加予定！

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問題

G検定問題集「機械学習の概要」編

1 / 20

サポートベクターマシン(SVM)において、マージン最大化とはどのようなことを意味しますか？

2 / 20

アンサンブル学習の目的として最も適切なものはどれですか？

3 / 20

3種類以上のクラスに分類する問題を何と言いますか？

4 / 20

VARモデルとはどのようなモデルですか？

5 / 20

ブートストラップサンプリングは、主に何に使用されますか？

6 / 20

重回帰分析とは何ですか？

7 / 20

線形回帰モデルで予測される値はどのようなものですか？

8 / 20

AdaBoost アルゴリズムの特徴として最も適切なものはどれですか？

9 / 20

サポートベクターマシン (SVM) におけるカーネルの役割として最も適切なものはどれですか？

10 / 20

自己回帰モデル (AR) で予測される値はどのようなものですか？

11 / 20

以下のうち、分類問題に該当するのはどれですか？

12 / 20

SVM の学習の目標として最も適切なものはどれですか？

13 / 20

勾配ブースティングの特徴として最も適切なものはどれですか？

14 / 20

ブースティング (Boosting) の特徴として最も適切なものはどれですか？

15 / 20

ランダムフォレストの特徴として最も適切なものはどれですか？

16 / 20

バギング (Bagging) の主な目的は何ですか？

17 / 20

決定木の特徴として最も適切でないものはどれですか？

18 / 20

カーネルトリックによって何が可能になりますか？

19 / 20

ロジスティック回帰は、主にどのような問題に使用されますか？

20 / 20

以下のうち、回帰問題に該当するのはどれですか？

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