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C) Building models sequentially and evaluating the success of earlier models. It combines a set of weak learners into a strong learner.
D) Building models with artificial neural networks based on the sharedweight architecture of the convolution kernels or filters.

2. Which metric is commonly used to evaluate the performance of a regression model?

A) Accuracy
B) Recall
C) Precision
D) Mean Squared Error (MSE)

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4. The ROC curve is a graphical representation that shows the performance of a classification model at all classification thresholds.
What does ROC stand for?

A) Random Output Curve
B) Regression Operation Characteristic
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5. Which statistical method reduces the number of attributes by lumping highly correlated attributes together?

A) Principal Component Analysis (PCA)
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C) Long Short Term Memory Network (LSTM)
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질문과 대답: