1.
主成分分析（PCA）を適用する前にデータの「中心化」を行う理由は何ですか？
2.
サポートベクターマシン（SVM）における「カーネル関数」の役割は何ですか？
3.
パターン認識におけるサポートベクターマシン（SVM）の役割は何ですか？
4.
k近傍法（k-NN）の分類アルゴリズムにおいて、kの値が小さすぎるとどのような問題が発生しますか？
5.
データの「バイアス・バリアンストレードオフ」において、バイアスが大きい場合にモデルが示す傾向は何ですか？
6.
パターン認識において「クラスタリング」はどのような目的で行われますか？
7.
リッジ回帰において、「L2正則化」の効果として正しいものはどれですか？
8.
パターン認識の主要なステップに含まれないものは次のうちどれですか？
9.
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の「フィルターサイズ」を小さくすると、どのような影響がありますか？
10.
パターン認識において「特徴ベクトル」とは何を指しますか？
11.
「正則化」がパターン認識において果たす主な役割は何ですか？
12.
k-NN法において、データの次元数が多くなると、分類精度が低下する「次元の呪い」が発生する理由は何ですか？
13.
パターン認識における「アンサンブル学習」の主な利点は何ですか？
14.
ニューラルネットワークにおいて、隠れ層の数を増やすとどのような効果がありますか？
15.
データ正規化がパターン認識モデルの精度向上に寄与する理由は何ですか？
16.
パターン認識における「教師あり学習」の特徴として正しいものはどれですか？
17.
パターン認識における「ノイズ」とは何を指しますか？
18.
特徴抽出における主成分分析（PCA）の目的は何ですか？
19.
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、プーリング層の主な役割は何ですか？
20.
主成分分析（PCA）を用いた次元削減において、どのようにして「情報の損失」を最小限に抑えることができますか？
