⑥ 分類・クラスタリングとモデル評価

データサイエンス数学ストラテジスト[中級]561

問題

主成分分析などで用いられる不偏分散を求める。データが 23, 42, 11, 33, 19 の5つのとき、不偏分散の値はどれか。

A293.6
B12.1
C117.4
D146.8✓ 正解

正解

D146.8

解説

平均は25.6。各値と平均の差の2乗和を (n-1)=4 で割る。

分野解説:⑥ 分類・クラスタリングとモデル評価

同じく学習分野2の側で、識別と評価の手法に寄った分野。パーセプトロンの出力計算と線形識別、ユークリッド距離・マンハッタン距離・コサイン類似度、k-means法とデンドログラムによる階層的クラスタリング、k近傍法、過学習と未学習、交差検証、正則化、主成分分析などの次元削減、TF-IDFと形態素解析、勾配消失問題までが並ぶ。収録80問には座標2点の距離を数値で求めさせる設問が多く、直線距離か縦横の移動距離かで答えが変わる。不偏分散はn-1で割る点、k近傍法はkの値で多数決の結果が変わる点も計算問題として出ている。

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データサイエンス数学ストラテジスト[中級]について

算数から機械学習・ビジネス数学までを五肢択一30問で測る、日本数学検定協会のIBT資格

主催公益財団法人 日本数学検定協会(1999年7月設立、東京都台東区上野。実用数学技能検定=数検の実施団体)。国家資格ではなく同協会が独自に認定する民間資格で、定款上は「ビジネスにおける数学の検定及び研修等の実施」に位置づく事業として2021年9月に新設された。申込と受験のシステムは株式会社CBT-Solutionsが管理運営する「CBTS 資格・検定IBT」が担う。
出題形式五肢択一のIBT形式(インターネットに接続した環境でオンライン上で解答する方式)。中級は30問で30点満点=1問1点。科目に分かれておらず、階級ごとに1回の試験で完結する。出題は公式の4つの学習分野からで、中級の配分の目安は学習分野1(計算能力と数学的理論)が50%、学習分野2(機械学習・深層学習)・学習分野3(アルゴリズム)・学習分野4(ビジネス数学)が各16.7%。上級は40問で、分野2が25%と配分が変わる。
試験時間90分。科目別の区切りはなく、30問を通しで解く。上級は40問120分。
受験料中級7,000円(10%消費税込。上級は9,000円)。一般・学生といった個人の区分別料金はない。高等学校や大学などの学校教育機関で3人以上まとめて申し込む団体受験なら、1人につき500円引きになる。支払いはクレジットカード・コンビニ・Pay-easyから選べ、決済完了後のキャンセルと返金はできない。
合格基準中級は60%以上、すなわち30点中18点以上(30問中18問正解)で合格。上級は70%以上(40点中28点)。学習分野ごとの足切り(分野別最低点)は公式の受験案内に記載がなく、総合得点で判定される。ただし合格基準に達したうえで、「データサイエンス(DS)数学基礎力」と「データサイエンス(DS)数学コンサルティング力」の得点バランスに応じて☆☆☆・☆☆・☆の3種類のオープンバッジに分かれる(合格の証明としての差はない)。
難易度★★★☆☆
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