正則化項にはL1正則化(Lasso正則化)とL2正則化(Ridge正則化)というものがあります。test_size=0.3)問6欠損値の対処方法として、間違っているものを選べ正解One-hotエンコーディングを行うあなたの答えその特徴量の統計的な代表値などで埋める欠損値があるデータを用いない欠損がある場合でも動作する機械学習アルゴリズムを選定する問7以下の関数のxに関する微分として正しいものを選べlogxlogx正解1x1xあなたの答えxx1exex問8AUCはROC曲線から算出されるが、具体的にはROC曲線の何を算出したものか。(4,5,6)のそれぞれ3成分からなる2つのベクトルがある。この2つのベクトルの内積として正しいものを選べ正解32あなたの答え27315√3232問10以下のコードを実行した場合の出力として、正しいものを選べ。4正解1あなたの答え234問14以下のような日付ごとの利用回数と利用料金が格納されたpandasデータフレームdfがある。np.random.rand(10,1)Aの配列の形状は(10,1)である。Aに格納されている値は全て、標準正規分布に従う乱数である。中心が10、標準偏差が1に従う正規分布から生成された乱数が格納されているあなたの答えAに格納されている値は0以上1未満の浮動小数点数である。他の機械学習アルゴリズムと比較すると、欠損値の穴埋めや標準化などのデータの前処理を必要としないアルゴリズムである。あなたの答えいくつかの決定木を作成するが、作成する木の数は自分で決めることができず、決まっている。ランダムフォレストは、特徴量の数が多い分類問題にしか適用できない。どの特徴量がモデルの出力に寄与しているかの程度を確認する指標が存在しない。問17以下のコードを実行した場合の出力として、正しいものを選べ。Notebookについて説明している以下の文章のうち、間違っているものを選べPythonだけでなく、Rも扱えるセルにコードを書き込むことで、単一行のコードもインタラクティブに実行できる。index=False)問22以下のコードを実行した場合の出力として、正しいものを選べ。axis=1)問24数値データが格納されたpandasデータフレーム(df)に対して、各カラム間の相関係数を算出するコードとして正しいものを選べ正解df.corr()df.relative()あなたの答えdf.info()df.describe()問25以下のようなデータが格納されたexample.csvというファイルをpandasデータフレームとして読み込むためのコードとして正しいものを選べ。1.1)plt.show()正解pca.fit_transform(df)あなたの答えpca.transform(df)pca.predict(df)pca.fit(df)問27以下のようなデータフレームdfがある。f(x)=e−x1+e−xf(x)=e−x1+e−x問29以下の配列の形状として正しいものを選べ。3)あなたの答え問30以下のコードを実行した場合の出力として正しいものを選べ。[0]])問31確率密度関数と確率の関係として正しいものを以下の中から選べ。確率は確率密度関数の勾配である。確率は確率密度関数の面積である。あなたの答え確率は確率密度関数の幅の広さである。確率は確率密度関数の最大値である。問32matplotlibについて説明している以下の文章のうち、正しいものを選べ。正解matplotlibはグラフを描画する際に用いられるライブラリであるあなたの答えmatplotlibは多次元配列の演算の記述を簡便にするために用いられるライブラリであるmatplotlibはテーブルデータなどの表形式のデータをハンドリングする際に用いられるライブラリである。matplotlibは、機械学習のアルゴリズムを用いてモデルを構築するために使用するライブラリである。4正解1あなたの答え234問35以下のコードを実行した場合のBとCに格納されているデータの組み合わせとして、正しいものを選べ。C)の順に記載されている。B問38Pythonについて説明している以下の文章のうち間違っているものを選べ正解Pythonで変数を使用する際には、必ず変数の型を最初に定義する必要があるあなたの答えPythonはオブジェクト指向のプログラミング言語である機械学習ライブラリにscikit-learnがあるPythonの予約語の数は他のプログラミング言語と比較して少ない問39以下のような、ユーザーごとのサービス利用状況が格納されたデータフレームdfがある。性別ごとの利用回数のヒストグラムを別々に(※)描画するコードとして正しいものを選べ※1つのグラフ内ではなく、男性のヒストグラム、女性のヒストグラムをそれぞれ別のグラフオブジェクトとして描画するという意味ですdf["利用回数"].hist(by=df["性別"])plt.show()1df["性別"].hist(by=df["利用回数"])plt.show()2df["利用回数"].hist()plt.show()3df.groupby("性別")["利用回数"].hist()plt.show()4正解1あなたの答え234問40以下のグラフのxに関して微分した際の値として正しいものを選べ。メモを削除するためのルーティングを用意しましょう。プロフィール画像を表示する仕組みを見てみましょう。確率密度関数と確率の関係として正しいものを以下の中から選べ。確率は確率密度関数の勾配である。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。おすすめの勉強方法や教材、受験申込み。