Data Mining Questions

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Bài toán nào sau đây không phải là một phần của Khai phá dữ liệu?

Khám phá dữ liệu (Data exploration)

Biến đổi dữ liệu (Data Transformation) (correct)

Trích rút tri thức (Knowledge extraction)

Phân cụm (Cluster analysis)

Khai phá tri thức là gì?

Quá trình tìm ra những điểm dữ liệu mà thiếu giá trị trong một số trường thuộc tính

Quá trình tạo ra tri thức từ một tập dữ liệu (correct)

Quá trình chuyển đổi dữ liệu từ dạng này sang một dạng cấu trúc khác

Quá trình gom nhóm các đối tượng sao cho các đối tượng trong cùng một nhóm sẽ giống nhau hơn khi so với đối tượng thuộc nhóm khác

Chuỗi hành động nào sau đây phù hợp khi bạn muốn khám phá tri thức mới từ dữ liệu?

Thu thập dữ liệu từ nguồn khác nhau (correct)

Thực hiện phân tích đa biến để xác định mối quan hệ giữa các biến

Chuyển đổi dữ liệu sang một định dạng cấu trúc khác

Kết hợp các bảng dữ liệu thành một bảng lớn

Một máy học (Machine Learning) có thể làm gì?

Học từ một tập dữ liệu cho trước và sau đó tạo ra các phán đoán cho dữ liệu trong tương lai Signup and view all the answers

Học máy (Machine Learning) cung cấp các phương pháp để làm gì?

Phân tích dữ liệu, tạo các phán đoán cho các quan sát trong tương lai Signup and view all the answers

Quá khớp (Overfitting) xảy ra khi nào?

Một hàm được gọi là bị quá khớp so với hàm khác nếu nó xấp xỉ chính xác hơn trên tập dữ liệu huấn luyện, nhưng kém chính xác hơn khi phán đoán các dữ liệu trong tương lai Signup and view all the answers

Quá khớp (Overfitting) có thể do nguyên nhân nào?

Nhiễu trong dữ liệu Signup and view all the answers

Kỹ thuật nào dưới đây có thể giúp giảm Overfitting?

Sử dụng Hiệu chỉnh (regularization), nhằm giới hạn lại không gian tìm kiếm của hàm cần học Signup and view all the answers

Sự khác nhau giữa học có giám sát và không giám sát ở đâu?

Ở tập dữ liệu huấn luyện, học có giám sát thường yêu cầu biết nhãn hoặc đầu ra cho mỗi quan sát cho giai đoạn huấn luyện Signup and view all the answers

Kém khớp (Underfitting) xảy ra khi nào?

Một hàm được gọi là bị kém khớp so với hàm khác nếu nó xấp xỉ chính xác hơn trên tập dữ liệu huấn luyện, nhưng kém chính xác hơn khi phán đoán các dữ liệu trong tương lai Signup and view all the answers

Học máy (Machine Learning) có phải là một nhánh con của Trí tuệ nhân tạo không?

Đúng Signup and view all the answers

Giải thuật học láng giềng gần nhất sử dụng bao nhiêu láng giềng gần nhất để đưa ra dự đoán lớp cho một ví dụ mới?

Tùy thuộc vào dữ liệu cụ thể Signup and view all the answers

Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào điều gì?

Số lượng các ví dụ học Signup and view all the answers

Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, mô hình học để đưa ra dự đoán cho các ví dụ mới là gì?

Không có mô hình Signup and view all the answers

Giải thuật k-NN sử dụng bao nhiêu biến (thuộc tính) đầu vào để đưa ra dự đoán cho một ví dụ mới?

Tùy thuộc vào dữ liệu cụ thể Signup and view all the answers

Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, ví dụ mới sẽ được phân loại dựa trên điều gì?

Khoảng cách đến các láng giềng gần nhất Signup and view all the answers

Ở đâu, giải thuật k-NN không học một mô hình để đưa ra dự đoán cho các ví dụ mới?

Tính toán với số chiều cao Signup and view all the answers

Data Mining Questions

Choose a study mode

Podcast

Questions and Answers