問答題 1
考點：遞迴追蹤範例：10進制轉2進制
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國立政治大學資訊管理學系（資管組）
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| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| 選擇題 1 | Deadlock 處理策略總覽：Prevention／Avoidance／Detection／Recovery | (b) |
| 選擇題 2 | Page Memory：分頁式記憶體管理與 Logical／Physical Address | (c) |
| 選擇題 3 | 非對稱式加密與 RSA 演算法：金鑰生成、加解密流程與範例 | (c) |
| 選擇題 4 | OSI 七層與 TCP／IP 四層對照 | (d) |
| 選擇題 5 | 三種走訪順序的定義與追蹤方法 | (d) |
| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| 選擇題 6 | AVL Tree 節點數上下界與最佳／最差高度 | (c) |
| 選擇題 7 | Merge Sort 與 Heap Sort 演算法邏輯、初等排序：Bubble／Insertion／Selection Sort 演算法與範例 | (a) |
| 選擇題 8 | NoSQL 資料庫：CAP 定理、BASE 特性與四種資料模型 | (d) |
考點：遞迴追蹤範例：10進制轉2進制
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考點：Armstrong's Axioms 與函數相依推導、候選鍵求解
(1)
(2)
(3)
考點：機器學習四大學習方式：監督式、非監督式、半監督式與遷移學習
差異：Supervised Learning 用有標籤資料，學輸入到輸出的對應（Classification、Regression）；Unsupervised Learning 用無標籤資料，找資料本身的結構（Clustering、Dimensionality Reduction）。
| 模型／方法 | Supervised | Unsupervised |
|---|---|---|
| Classification | V | |
| Clustering | V | |
| Dimensionality Reduction | V | |
| K-means | V | |
| KNN | V | |
| Regression | V | |
| SVM | V |