Podcast
Questions and Answers
Bài toán nào sau đây không phải là một phần của Khai phá dữ liệu?
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?
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?
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?
Một máy học (Machine Learning) có thể làm gì?
Học máy (Machine Learning) cung cấp các phương pháp để làm gì?
Học máy (Machine Learning) cung cấp các phương pháp để làm gì?
Quá khớp (Overfitting) xảy ra khi nào?
Quá khớp (Overfitting) xảy ra khi nào?
Quá khớp (Overfitting) có thể do nguyên nhân nào?
Quá khớp (Overfitting) có thể do nguyên nhân nào?
Kỹ thuật nào dưới đây có thể giúp giảm Overfitting?
Kỹ thuật nào dưới đây có thể giúp giảm Overfitting?
Sự khác nhau giữa học có giám sát và không giám sát ở đâu?
Sự khác nhau giữa học có giám sát và không giám sát ở đâu?
Kém khớp (Underfitting) xảy ra khi nào?
Kém khớp (Underfitting) xảy ra khi nào?
Học máy (Machine Learning) có phải là một nhánh con của Trí tuệ nhân tạo không?
Học máy (Machine Learning) có phải là một nhánh con của Trí tuệ nhân tạo không?
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?
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?
Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào điều gì?
Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, độ phức tạp tính toán phụ thuộc vào điều gì?
Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, mô hình học để đưa ra dự đoán cho các ví dụ mới là gì?
Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, mô hình học để đưa ra dự đoán cho các ví dụ mới là gì?
Giải thuật k-NN sử dụng bao nhiêu biến (thuộc tính) đầu vào để đưa ra dự đoán cho một ví dụ mới?
Giải thuật k-NN sử dụng bao nhiêu biến (thuộc tính) đầu vào để đưa ra dự đoán cho một ví dụ mới?
Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, ví dụ mới sẽ được phân loại dựa trên điều gì?
Trong giải thuật học láng giềng gần nhất, ví dụ mới sẽ được phân loại dựa trên điều gì?
Ở đâu, giải thuật k-NN không học một mô hình để đưa ra dự đoán cho các ví dụ mới?
Ở đâu, giải thuật k-NN không học một mô hình để đưa ra dự đoán cho các ví dụ mới?
