問題1

AI における機械学習の過程において、過学習と疑われたときの解消方法として、最も適切なものはどれか。

全体集合 \( S \) 内に異なる部分集合 \( A \) と \( B \) があるとき、 \[ \overline{A \cap B} \] に等しいものはどれか。
ここで、 – \( A \cup B \) は \( A \) と \( B \) の和集合 – \( A \cap B \) は \( A \) と \( B \) の積集合 – \( \overline{A} \) は \( S \) における \( A \) の補集合 – \( A – B \) は \( A \) から \( B \) を除いた差集合 を表す。

ア \( \overline{A} – B \) 　イ \( (A \cup \overline{B}) – (A \cap B) \) 　ウ \( (S – A) \cup (S – B) \) 　エ \( S – (A \cap B) \)

【問題1】

\( 0 \leq x \leq 1 \) の範囲で単調に増加する連続関数 \( f(x) \) が
\( f(0) < 0 \leq f(1) \) を満たすときに、区間内で \( f(x) = 0 \) である \( x \) の値を近似的に求めるアルゴリズムにおいて、(2) は何回実行されるか。

【アルゴリズム】

(1). \( x_0 = 0,\ x_1 = 1 \) とする
(2). \( x = \frac{x_0 + x_1}{2} \) とする
(3). \( |x_1 – x_0| < 0.001 \) ならば \( x \) の値を近似値として終了する
(4). \( f(x) \) の値により、\( x_0 = x \) として、そうでなければ \( x_1 = x \) とする
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