TTNT Chương 3

Question 1: Trong giải thuật phân cụm k-Means, tập dữ liệu được phân loại thành bao nhiêu cụm

• Hai cụm
• k cụm
• Nhiều hơn hai cụm
• Nhiều hơn k cụm

Question 3: Hệ thống đề xuất phim là một ví dụ về ?

• Phân lớp và Phân cụm.
• Phân cụm.
• Phân cụm và Học tăng cường.
• Phân lớp và Học tăng cường.

Question 4: SVM được biết đến là một phương pháp phân lớp tốt nhất đối với loại bài toán nào

• Bài toán phân loại thư rác
• Bài toán nhận dạng ảnh
• Bài toán phân lớp văn bản
• Cả 3 phương án trên

Question 5: Tiếp thị mục tiêu, Hệ thống được đề xuất và Phân khúc khách hàng là những ứng dụng trong bài toán ?

• Phân lớp
• Phân nhóm
• Hồi quy
• Học tăng cường

Question 6: Học tăng cường là phương pháp học

• Sử dụng các dữ liệu có gán nhãn
• Bằng cách thử và sai
• Sử dụng các dữ liệu không gán nhãn
• Cả ba đáp án trên

Question 7: Điều nào dưới đây KHÔNG đúng về học máy?

• Mô hình học máy có thể được học liên tục
• Học máy xác định các quy luật, hành vi bằng cách so sánh những tập dữ liệu lớn để tìm ra các xu hướng chung
• Sử dụng dữ liệu và các kết quả quan sát để xây dựng mô hình học máy
• Sử dụng dữ liệu và các luật như làm dữ liệu đầu vào và dùng các dữ liệu này để xây dựng thuật toán cho ra kết quả

Question 8: Phương pháp nào dưới đây là học không có có giám sát?

• Phân cụm
• Phân loại
• Tìm kiếm
• Tất cả đều sai

Question 9: Những điều nào dưới đây là KHÔNG đúng về phương pháp học không giám sát?

• Dùng để phân nhóm dữ liệu dựa trên đặc điểm tương đồng giữa các điểm trong dữ liệu
• Thuật toán sử dụng dữ liệu không dán nhãn, xác định sự liên hệ, và tìm ra quy luật từ các dữ liệu đó
• Sử dụng dữ liệu và các quy luật làm dữ liệu đầu vào để phát triển thuật toán cho ra câu trả lời.
• Dùng để tìm các mối liên hệ không được mô tả rõ ràng hoặc phân loại các dữ liệu lệch chuẩn

Question 10: Sau khi một mô hình học máy hoàn thành quá trình học. Để kiểm tra độ chính xác của mô hình, chúng ta thường:

• Cho mô hình tiếp tục học
• Đánh giá mô hình bằng dữ liệu thẩm định
• Điều chỉnh thuật toán để tăng độ chính xác của mô hình
• Tăng kích cỡ của dữ liệu đầu vào để nâng cao độ chính xác của mô hình

Question 11: Trong KNN, hàm khoảng cách Hamming là gì?

• Một hàm tính khoảng cách ngắn nhất của đường đi giữa hai thành phố
• Một hàm tính trung bình khoảng cách
• Một hàm tính khoảng cách thực tế giữa hai ví dụ
• Một hàm tính khoảng cách hình học