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過学習の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. パラメータが多い複雑なモデルほど、過学習は起きずらい． 2. モデルベース学習よりもインスタンスベース学習の方が過学習が起きやすい． 3. 十分に汎化している状態のことを過学習という．

過学習の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. パラメータが数が少ないほど学習が早く進むため、過学習しやすくなる． 2. 過学習しているモデルは、データのノイズに敏感に反応する 3. 過学習しているモデルは、一般的に訓練が足りていないので、訓練回数をさらに増やすと良い．

過小適合の対策として正しくないものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. モデルは、パラメータが少ない単純なものにする． 2. 正則化を緩める． 3. モデルに与える特徴量をチューニングする．

過小適合の対策として正しくないものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. モデルのパラメータを増やして複雑化する． 2. モデルの自由度を上げる． 3. コスト関数に正則を加える．

Q1：選択肢 1 ~ 3 のうち誤りがあるものを選んでください． 1. 訓練セットでモデルを訓練し、未知のデータを予測することは機械学習といえる． 2. 統計学とは、データを解析し、その事象の背景を調べる学問体系である． 3. 回帰問題では、訓練セットよりもテストセットの方がデータの量は多い．

Q1：選択肢 1 ~ 3 のうち文章の内容が正しいものを選んでください． 1. モデルが新しいデータに汎化できているかを確認するのが検証セットである 2. 教師あり学習では、テストセットも検証セットも必要ない 3. 分類問題では、テストセットは必要なく、検証セットだけで十分である．

空欄 Q1、Q2 に該当する言葉を選択肢 1 ~ 4 からそれぞれ選んでください． 教師あり学習では、コンピュータはデータの中から (Q1 ____ ) を見つけ、 分類するための( Q2 _____ ) を構築する． [Q1,Q2の選択肢] 1. ラベル 2. パターン 3. モデル 4. 特徴量

空欄 Q1、Q2 に該当する言葉を選択肢 1 ~ 4 からそれぞれ選んでください． 教師あり学習では、コンピュータはデータの中から (Q1 ____ ) を見つけ、 分類するための( Q2 _____ ) を構築する． [Q1,Q2の選択肢] 1. 特徴量 2. モデル 3. パターン 4. ラベル

コスト関数の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. モデルの「悪さ」の指標． 2. モデルの「良い」の指標． 3. モデルの「精度」の指標．

コスト関数の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. モデルはコスト関数を最大化するように訓練される． 2. モデルはコスト関数を初期値に維持するように訓練される． 3. モデルはコスト関数を最小化するように訓練される．