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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

線形回帰にL2正則化項を加えた手法は一般に何と呼ばれるか。

重みの二乗和（L2ノルム）を損失関数に加えることで過学習を抑制する手法をリッジ回帰と呼ぶ。

2026年3月13日

適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均で表される指標はどれか。

F値は適合率と再現率のバランスを評価する指標であり、両者が高いときに高い値となる。

2026年3月13日

同じサイズの行列AとBの「アダマール積」とはどのような演算か。

アダマール積は成分ごとの積（Element-wise product）であり、通常の行列積とは区別される。

2026年3月13日

機械学習モデルにおける「バイアス」と「バリアンス」のトレードオフ関係の説明として正しいものはどれか。

モデルを複雑にすると表現力が上がりバイアスは減るが、過学習しやすくなりバリアンス（分散）が増える傾…

2026年3月13日

ロジスティック回帰で用いられる「ロジット関数」は、確率pに対してどのように定義されるか。

ロジット関数はオッズの対数をとったものであり、ロジスティックシグモイド関数の逆関数にあたる。

2026年3月13日

行列のランク（階数）が意味するものはどれか。

ランクは行列が持つ情報の次元数を示し、線形独立なベクトルがいくつあるかを表す。

2026年3月13日

2つの確率変数X, Yの結合エントロピーH(X, Y)と、個別のエントロピーH(X), H(Y)の関係式（X, Yが独立の場合）はどれか。

独立な事象の結合エントロピーは、個々のエントロピーの和と等しくなる。

2026年3月13日

確率変数Xの分散V(X)を期待値E[]を用いて表した式はどれか。

分散は「二乗の平均」から「平均の二乗」を引いた値と等しいという公式がある。

2026年3月13日

最尤推定法（Maximum Likelihood Estimation）の基本的な考え方はどれか。

最尤推定は、手元にあるデータが観測される確率が最も高くなるような確率分布のパラメータを推定する手法。

2026年3月13日

行列の積ABとBAについて、一般にどのようなことが言えるか。

行列の積は交換法則が成り立たないため、計算順序によって結果が異なることが一般的である。

2026年3月13日