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JDLA E資格 (エンジニア)

「JDLA E資格 (エンジニア)」の記事一覧

DBSCANクラスタリングの利点として正しいものはどれか。

密度準拠のアルゴリズムであり、ノイズ点（外れ値）を排除しつつ、弓形やドーナツ型などの複雑な形状をク…

2026年3月13日

階層的クラスタリングにおける「ウォード法」の特徴はどれか。

分散（平方和）の増加を基準にすることで、サイズの揃った球状のクラスタを作りやすい性質がある。

2026年3月13日

線形判別分析（LDA）と主成分分析（PCA）の主な違いは何か。

LDAは教師あり学習であり、クラス間の距離を最大化しつつクラス内の分散を最小化する射影軸を求める。

2026年3月13日

確率変数Xの期待値E[X]=μ、分散V(X)=σ^2のとき、チェビシェフの不等式が示す内容はどれか。

どのような分布であっても、平均から標準偏差のk倍以上離れた値をとる確率は上限があることを保証する不等…

2026年3月13日

ベクトルaをベクトルbに射影したベクトル（正射影ベクトル）を表す式はどれか。

aとbの内積をbの長さの二乗で割ったスカラー値をbに掛けることで、aのb方向成分が得られる。

2026年3月13日

ラグランジュの未定乗数法において、制約条件 g(x)=0 の下で f(x) を最大化する点は、幾何学的にどう解釈できるか。

最適解の候補点では、目的関数の勾配ベクトルと制約条件の勾配ベクトルが平行になる（つまり等高線が接す…

2026年3月13日

コレスキー分解が適用可能な行列はどれか。

対称かつ正定値な行列Aを、下三角行列Lとその転置L^Tの積に分解する手法（A = LL^T）。

2026年3月13日

情報理論における「相互情報量 I(X;Y)」とエントロピーH(X), 条件付きエントロピーH(X|Y)の関係式はどれか。

相互情報量は、Yを知ることでXの不確実性（エントロピー）がどれだけ減少したかを表す量である。

2026年3月13日

t検定（Student’s t-test）が主に用いられる場面はどれか。

サンプルサイズが小さく母分散が不明な場合、正規分布の代わりにt分布を用いて平均値の有意差を検定する。

2026年3月13日

特異値分解（SVD）を利用して行列の近似を行う際、情報量を減らす（圧縮する）ために捨てるのはどのような成分か。

特異値は行列が持つ情報の重要度を表しており、小さい特異値を0とみなすことで、低ランク近似（圧縮）が可…

2026年3月13日