本認證為操作題，總分為100分。
操作題為第一至三類各考一題共三大題十二小題，第一大題至第二大題每題30分，第三大題40分，總計100分。 於認證時間60分鐘內作答完畢，成績加總達70分（含）以上者該科合格。
私註：簡述就是在時限內，依據題意撰寫程式，回答題目的簡答題或選擇題內容（合計共四題），並繳交程式碼。
若該題檔名 'MLA02' 是適用於官方公告版本執行的答案，由最新版的答案 'MLA01' 調整而來。
若該題檔名有 '-1' 等等其他檔案，"通常" 是參考答案或我補充內容。部分會註記更新寫法。
各題內部注意事項等，為依據如下測試環境配置執行時撰寫註記（尚未調整環境）。
Wiki 提供環境配置調整流程（若跟我一樣不想安裝 Anaco... XP）
| 題號 | 可得分 | 推估主要原因 |
|---|---|---|
| 非監督式學習基礎與應用 | ||
| 101 | Ｏ | |
| 102 | Ｘ | 過去與現今執行結果有異 |
| 103 | Ｏ | |
| 104 | Ｏ | |
| 105 | Ｏ | |
| 監督式學習基礎與應用 | ||
| 201 | Ｏ | |
| 202 | Ｏ | |
| 203 | Ｏ | |
| 204 | Ｘ | 過去與現今執行結果有異 |
| 205 | Ｏ | |
| 機器學習應用 | ||
| 301 | ？ | 此題停考 |
| 302 | Ｘ | 套件的資料來源斷供 |
| 303 | Ｏ | |
| 304 | Ｘ | 過去與現今執行結果有異 |
| 305 | Ｏ |
測試環境 Spyder: 5.5.5
Python: 3.12.4
Scikit-learn:
CMD > python -m pip show scikit-learn
Name: scikit-learn
Version: 1.5.1
Summary: A set of python modules for machine learning and data mining
Home-page: https://scikit-learn.org
Author:
Author-email:
License: new BSD
Location: C:\Users\你的 OS 帳號名稱\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages
Requires: joblib, numpy, scipy, threadpoolctl
Required-by:
- 113/11/11 304 要執行出正確答案，scikit-learn 必須為 1.0，以上版本開始會導致答案有誤，建議內容已更新。
- 113/11/11 為了 204 要執行出正確答案，依據官方公告 Anaconda 2020.02，參考官網內容，安裝 python 3.8，更新安裝總結彙總如下
py -3.8 -m pip install spyder-kernels==2.5.* scikit-learn==0.22.1 pandas==1.0.1 numpy==1.18.1 scipy==1.4.1
- 113/11/25 更正該科考試私註，新增適用舊版參考答案。
- 114/01/14 新增題目抽選小幫手