Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Lý Thuyết Môn Học Máy

Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Lý Thuyết Môn Học Máy tổng hợp câu hỏi trắc nghiệm chứa đựng nhiều dạng bài tập, bài thi, cũng như các câu hỏi trắc nghiệm và bài kiểm tra, trong bộ Đại Học. Nội dung trắc nghiệm nhấn mạnh phần kiến thức nền tảng và chuyên môn sâu của học phần này. Mọi bộ đề trắc nghiệm đều cung cấp câu hỏi, đáp án cùng hướng dẫn giải cặn kẽ. Mời bạn thử sức làm bài nhằm ôn luyện và làm vững chắc kiến thức cũng như đánh giá năng lực bản thân!

Đề 01

Đề 02

Đề 03

Đề 04

Đề 05

Đề 06

Đề 07

Đề 08

Đề 09

Đề 10

Đề 11

Đề 12

Đề 13

Đề 14

Đề 15

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 01

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 1: Trong bài toán phân loại nhị phân, khi mô hình học máy dự đoán sai cho tất cả các trường hợp thuộc lớp dương và dự đoán đúng cho tất cả các trường hợp thuộc lớp âm, điều này phản ánh điều gì về ma trận nhầm lẫn (confusion matrix)?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 2: Phương pháp регуляриза́ция (Regularization) L1 (LASSO) khác biệt so với L2 (Ridge) chủ yếu ở điểm nào trong việc lựa chọn đặc trưng (feature selection) trong mô hình hồi quy tuyến tính?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 3: Trong thuật toán K-Means, việc khởi tạo tâm cụm ban đầu (initial centroids) có ảnh hưởng như thế nào đến kết quả cuối cùng của quá trình phân cụm?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 4: Khi nào thì việc sử dụng độ đo F1-score phù hợp hơn so với độ đo Accuracy để đánh giá hiệu suất của một mô hình phân loại?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 5: Trong thuật toán PCA (Principal Component Analysis), mục tiêu chính của việc phân tích thành phần chính là gì?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 6: Giả sử bạn xây dựng một mô hình hồi quy tuyến tính và nhận thấy rằng cả lỗi huấn luyện (training error) và lỗi kiểm tra (testing error) đều cao. Tình huống này cho thấy mô hình của bạn đang gặp phải vấn đề gì?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 7: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về khái niệm 'Bias-Variance Tradeoff' trong học máy?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 8: Trong thuật toán SVM (Support Vector Machine), 'kernel trick' được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 9: Thuật toán nào sau đây thuộc nhóm 'học không giám sát' (unsupervised learning)?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 10: Trong bài toán hồi quy, độ đo RMSE (Root Mean Squared Error) thể hiện điều gì về sai số của mô hình?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 11: Kỹ thuật 'cross-validation' (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình học máy?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 12: Giả sử bạn muốn xây dựng một hệ thống gợi ý sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng của họ. Bài toán này thuộc loại học máy nào?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 13: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 14: Khi thực hiện 'feature scaling' (tỷ lệ hóa thuộc tính), phương pháp 'StandardScaler' (chuẩn hóa) và 'MinMaxScaler' (tối thiểu-tối đa) khác nhau như thế nào?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 15: Trong mạng nơ-ron (neural network), hàm kích hoạt (activation function) có vai trò gì?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 16: Phương pháp 'bagging' và 'boosting' trong học máy ensemble khác nhau chủ yếu ở cách nào?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 17: Trong thuật toán Decision Tree (cây quyết định), độ đo 'Gini impurity' và 'entropy' được sử dụng để làm gì?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 18: Khi nào thì việc sử dụng mô hình phi tuyến tính (ví dụ: mạng nơ-ron sâu) trở nên cần thiết thay vì mô hình tuyến tính (ví dụ: hồi quy tuyến tính)?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 19: Trong bài toán phát hiện bất thường (anomaly detection), thuật toán 'Isolation Forest' hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 20: 'Precision' và 'Recall' là hai độ đo quan trọng trong đánh giá mô hình phân loại. 'Precision' tập trung vào điều gì?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 21: Trong ngữ cảnh của học sâu (deep learning), 'backpropagation' (lan truyền ngược) là thuật toán được sử dụng để làm gì?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 22: 'AUC-ROC curve' (Đường cong AUC-ROC) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại nhị phân như thế nào?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 23: Trong học máy, 'ensemble methods' (phương pháp học kết hợp) thường mang lại hiệu suất tốt hơn so với mô hình đơn lẻ vì lý do chính nào?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 24: Trong thuật toán DBSCAN, tham số 'epsilon' (ε) và 'minPts' (số điểm tối thiểu) có vai trò gì?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 25: Khi dữ liệu huấn luyện bị 'noise' (nhiễu) nhiều, mô hình học máy nào có khả năng hoạt động tốt và ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu hơn?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 26: Trong bài toán 'dimensionality reduction' (giảm chiều dữ liệu), kỹ thuật nào sau đây thuộc nhóm 'feature selection' (lựa chọn đặc trưng) thay vì 'feature extraction' (trích xuất đặc trưng)?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 27: Trong mô hình Logistic Regression, hàm mất mát (loss function) thường được sử dụng là gì?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 28: Khi đánh giá mô hình phân loại đa lớp, độ đo 'macro-average F1-score' và 'weighted-average F1-score' khác nhau như thế nào?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 29: Trong thuật toán k-Nearest Neighbors (k-NN), giá trị của tham số 'k' ảnh hưởng đến biên quyết định (decision boundary) như thế nào?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 01

Câu 30: Khi thực hiện 'gradient descent' (gradient xuống) để tối ưu hóa hàm mất mát, 'learning rate' (tốc độ học) có vai trò gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 02

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 1: Trong bài toán phân loại nhị phân, khi mô hình dự đoán sai cho một điểm dữ liệu thuộc lớp dương, nhưng lại dự đoán đúng cho một điểm dữ liệu thuộc lớp âm. Điều này ảnh hưởng như thế nào đến ma trận nhầm lẫn (confusion matrix)?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 2: Cho một bài toán hồi quy tuyến tính với hàm mất mát Mean Squared Error (MSE). Nếu bạn tăng gấp đôi tất cả các giá trị dự đoán của mô hình, MSE sẽ thay đổi như thế nào so với ban đầu (giả sử giá trị thực tế không đổi)?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 3: Khi nào thì việc sử dụng độ đo F1-score phù hợp hơn so với độ đo Accuracy trong đánh giá mô hình phân loại?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 4: Trong thuật toán K-Means Clustering, điều gì xảy ra nếu bạn chọn giá trị K (số lượng cụm) quá lớn so với cấu trúc dữ liệu thực tế?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 5: Phương pháp Regularization (L1, L2) được sử dụng trong học máy nhằm mục đích chính nào?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 6: Điểm khác biệt cơ bản giữa thuật toán PCA (Principal Component Analysis) và LDA (Linear Discriminant Analysis) là gì?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 7: Trong mô hình Naive Bayes, giả định "naive" (ngây thơ) đề cập đến điều gì?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 8: Khi nào thì kỹ thuật Feature Scaling (chuẩn hóa đặc trưng) trở nên đặc biệt quan trọng trong quá trình huấn luyện mô hình học máy?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 9: Phương pháp Cross-Validation (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong quy trình xây dựng mô hình học máy?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 10: Trong bài toán phân lớp đa lớp (multi-class classification), chiến lược One-vs-All (OvA) hoạt động như thế nào?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 11: Khi mô hình học máy gặp phải hiện tượng Underfitting, giải pháp nào sau đây có thể giúp cải thiện tình hình?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 12: Trong thuật toán Gradient Descent, Learning Rate (tốc độ học) là một Hyperparameter quan trọng. Nếu Learning Rate quá lớn, điều gì có thể xảy ra?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 13: ROC curve (Receiver Operating Characteristic curve) và AUC (Area Under the Curve) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại nhị phân như thế nào?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 14: Trong thuật toán Support Vector Machine (SVM), Kernel trick (hàm nhân) có vai trò gì?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 15: Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent (SGD) và Mini-batch Gradient Descent khác nhau chủ yếu ở điểm nào?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 16: Bootstrap Aggregating (Bagging) là một kỹ thuật Ensemble Learning. Nguyên tắc hoạt động chính của Bagging là gì?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 17: Boosting là một kỹ thuật Ensemble Learning khác. Điểm khác biệt chính giữa Boosting và Bagging là gì?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 18: Bias-Variance Tradeoff là một khái niệm quan trọng trong học máy. Mô hình có Bias cao và Variance thấp thường có đặc điểm gì?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 19: Giải thuật Early Stopping thường được sử dụng trong huấn luyện mô hình học sâu (Deep Learning) để làm gì?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 20: Trong mạng Neural Network, hàm kích hoạt ReLU (Rectified Linear Unit) có ưu điểm gì so với hàm Sigmoid hoặc Tanh?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 21: Dropout là một kỹ thuật Regularization thường dùng trong Neural Networks. Cơ chế hoạt động chính của Dropout là gì?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 22: Convolutional Neural Networks (CNNs) đặc biệt hiệu quả trong bài toán xử lý ảnh vì lý do nào?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 23: Recurrent Neural Networks (RNNs) được thiết kế đặc biệt để xử lý loại dữ liệu nào?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 24: Long Short-Term Memory (LSTM) là một loại RNN đặc biệt. LSTM giải quyết vấn đề chính nào mà RNN truyền thống gặp phải?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 25: Word Embedding (ví dụ: Word2Vec, GloVe) là gì và chúng được sử dụng để làm gì trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 26: Attention Mechanism (cơ chế chú ý) trong Transformer Networks (mạng Transformer) có vai trò gì?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 27: Generative Adversarial Networks (GANs) bao gồm hai mạng nơ-ron chính: Generator (mạng sinh) và Discriminator (mạng phân biệt). Mục tiêu của Discriminator trong quá trình huấn luyện GANs là gì?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 28: Reinforcement Learning (học tăng cường) khác biệt với Supervised Learning (học có giám sát) và Unsupervised Learning (học không giám sát) ở điểm nào?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 29: Trong Reinforcement Learning, khái niệm 'Exploration' (thăm dò) và 'Exploitation' (khai thác) đề cập đến điều gì?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 02

Câu 30: Mục tiêu chính của Federated Learning (học liên hợp) là gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 03

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 1: Trong bài toán phân loại ảnh, một mô hình học máy được huấn luyện để phân biệt giữa ảnh mèo và ảnh chó. Để đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới, bộ dữ liệu nào sau đây được sử dụng một cách phù hợp nhất?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 2: Một kỹ sư phát triển mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí. Sau khi huấn luyện, kỹ sư nhận thấy rằng mô hình hoạt động rất tốt trên tập huấn luyện nhưng kém hơn đáng kể trên tập kiểm tra. Hiện tượng này được gọi là gì?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 3: Thuật toán K-Means thường được sử dụng để giải quyết loại bài toán học máy nào sau đây?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 4: Trong thuật toán SVM (Support Vector Machine), mục tiêu chính là gì?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 5: Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu nguy cơ overfitting trong mô hình cây quyết định (Decision Tree)?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 6: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về 'độ lệch' (bias) trong ngữ cảnh học máy?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 7: Hàm số nào sau đây thường được sử dụng làm hàm kích hoạt (activation function) trong các mạng nơ-ron (neural networks) để đưa tính phi tuyến vào mô hình?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 8: Trong hồi quy Logistic, hàm mất mát (loss function) nào thường được sử dụng để huấn luyện mô hình?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 9: Kỹ thuật nào sau đây có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data) trong tập dữ liệu huấn luyện?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 10: Trong ngữ cảnh của PCA (Principal Component Analysis), 'thành phần chính' (principal component) là gì?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 11: Độ đo nào sau đây thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại nhị phân?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 12: Giả sử bạn có một bài toán phân loại đa lớp với 5 lớp khác nhau. Phương pháp 'One-vs-All' (hoặc 'One-vs-Rest') tiếp cận bài toán này như thế nào?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 13: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 14: Phương pháp chính quy hóa (regularization) nào sau đây có xu hướng làm cho các trọng số (weights) của mô hình trở nên thưa thớt (sparse), tức là nhiều trọng số bằng 0?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 15: Kỹ thuật 'feature scaling' (tỉ lệ đặc trưng) thường được áp dụng trước khi huấn luyện mô hình học máy để làm gì?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 16: Trong quá trình đánh giá mô hình phân loại, 'ma trận nhầm lẫn' (confusion matrix) cung cấp thông tin gì?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 17: Thuật toán DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) có ưu điểm gì so với thuật toán K-Means?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 18: Trong học tăng cường (Reinforcement Learning), 'hàm phần thưởng' (reward function) đóng vai trò gì?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 19: Phương pháp giảm chiều dữ liệu nào sau đây là 'không tuyến tính'?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 20: Trong mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, hệ số hồi quy (regression coefficient) biểu thị điều gì?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 21: Phát biểu nào sau đây là đúng về tập lồi (convex set)?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 22: Khoảng cách Cosine (Cosine distance) thường được sử dụng để đo độ tương tự giữa hai vector trong ứng dụng nào?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 23: Trong mô hình Perceptron, thuật toán học cập nhật trọng số (weights) như thế nào khi dự đoán sai?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 24: Kỹ thuật 'cross-validation' (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình học máy?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 25: Thuật toán Apriori thường được sử dụng để giải quyết bài toán nào trong khai phá dữ liệu?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 26: Trong mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN), lớp 'pooling' (gộp nhóm) có tác dụng gì?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 27: Độ đo 'precision' (độ chính xác) trong đánh giá mô hình phân loại được tính như thế nào?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 28: Trong tối ưu hóa mô hình học máy, 'gradient descent' (hạ gradient) là thuật toán được sử dụng để làm gì?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 29: Kỹ thuật 'dropout' thường được sử dụng trong mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) để làm gì?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 03

Câu 30: Đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại nhị phân như thế nào?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 04

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 1: Trong bối cảnh học máy, thuật ngữ 'overfitting' (quá khớp) mô tả tình huống nào sau đây?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 2: Phương pháp nào sau đây KHÔNG phải là một kỹ thuật phổ biến để giảm thiểu overfitting trong mô hình học máy?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 3: 'Bias' và 'Variance' là hai thành phần cấu thành sai số tổng quát hóa (generalization error) của mô hình học máy. Phát biểu nào sau đây mô tả đúng về 'bias'?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 4: Trong thuật toán K-Means Clustering, điều gì KHÔNG đúng khi nói về việc khởi tạo tâm cụm (cluster centroids) ban đầu?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 5: Phát biểu nào sau đây mô tả chính xác nhất về 'feature scaling' (tỉ lệ đặc trưng) trong tiền xử lý dữ liệu cho học máy?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 6: Trong ngữ cảnh của Support Vector Machine (SVM), 'kernel trick' (mẹo kernel) có vai trò gì?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 7: Thuật toán Gradient Descent được sử dụng phổ biến trong huấn luyện mô hình học máy. Nhược điểm chính của phương pháp Gradient Descent tiêu chuẩn (Batch Gradient Descent) là gì?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 8: 'Precision' (Độ chính xác) và 'Recall' (Độ phủ) là các độ đo quan trọng trong bài toán phân loại. Trong tình huống nào, việc ưu tiên 'Recall' hơn 'Precision' là phù hợp?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 9: Trong bài toán Dimensionality Reduction (Giảm chiều dữ liệu), phương pháp Principal Component Analysis (PCA) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 10: 'Cross-validation' (Kiểm định chéo) là một kỹ thuật quan trọng trong đánh giá mô hình học máy. Mục đích chính của việc sử dụng cross-validation là gì?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 11: Trong lý thuyết học thống kê, 'PAC learning' (Probably Approximately Correct learning) đề cập đến điều gì?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 12: 'Regularization' (Chính quy hóa) trong học máy nhằm mục đích gì?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 13: Trong thuật toán Decision Tree (Cây quyết định), tiêu chí 'Gini impurity' được sử dụng để làm gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 14: Sự khác biệt chính giữa 'batch learning' (học theo lô) và 'online learning' (học trực tuyến) là gì?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 15: 'Curse of dimensionality' (Lời nguyền chiều dữ liệu) đề cập đến vấn đề gì trong học máy?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 16: Trong bài toán Unsupervised Learning (Học không giám sát), thuật toán nào sau đây KHÔNG thuộc nhóm thuật toán clustering (phân cụm)?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 17: 'Recall' (Độ phủ) được tính bằng công thức nào trong ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) cho bài toán phân loại nhị phân?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 18: Trong mô hình Linear Regression (Hồi quy tuyến tính), hàm mất mát (loss function) thường được sử dụng là gì?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 19: 'F1-score' là một độ đo tổng hợp của Precision và Recall. Khi nào F1-score trở nên đặc biệt hữu ích?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 20: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 21: 'Hyperparameter' (Siêu tham số) khác với 'parameter' (tham số) của mô hình học máy như thế nào?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 22: Trong thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN), giá trị của 'K' ảnh hưởng đến điều gì?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 23: 'Receiver Operating Characteristic (ROC) curve' và 'Area Under the Curve (AUC)' thường được sử dụng để đánh giá mô hình nào?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 24: Trong Reinforcement Learning (Học tăng cường), 'exploration' (khám phá) và 'exploitation' (khai thác) đề cập đến sự đánh đổi nào?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 25: 'Bias-Variance tradeoff' (Đánh đổi Bias-Variance) trong học máy ngụ ý rằng khi giảm bias, điều gì thường xảy ra với variance?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 26: 'Data augmentation' (Tăng cường dữ liệu) là kỹ thuật thường được sử dụng trong lĩnh vực nào của học máy?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 27: Trong thuật toán DBSCAN, tham số 'epsilon' (ε) và 'min_samples' kiểm soát điều gì?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 28: 'Gradient vanishing' (Gradient biến mất) là vấn đề thường gặp trong mô hình nào?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 29: 'Transfer learning' (Học chuyển giao) mang lại lợi ích chính nào?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 04

Câu 30: Trong ngữ cảnh mô hình hóa, 'Occam's Razor' (Dao cạo Occam) đề xuất nguyên tắc nào?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 05

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 1: Trong bài toán phân loại, mô hình học máy nào sau đây có thể được coi là 'lười biếng' (lazy learner) vì nó không thực sự 'học' một mô hình tường minh từ dữ liệu huấn luyện mà chủ yếu dựa vào việc lưu trữ dữ liệu và đưa ra dự đoán khi có dữ liệu mới?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 2: Khi nào kỹ thuật 'chuẩn hóa đặc trưng' (feature scaling) trở nên đặc biệt quan trọng trong quá trình huấn luyện các mô hình học máy?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 3: Phương pháp giảm chiều dữ liệu nào sau đây có thể được sử dụng để khám phá cấu trúc phi tuyến tính trong dữ liệu và thường được dùng để trực quan hóa dữ liệu có chiều cao xuống không gian 2D hoặc 3D?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 4: Trong bài toán hồi quy tuyến tính đa biến, giả sử bạn có 100 đặc trưng đầu vào và bạn nghi ngờ rằng một số đặc trưng không thực sự liên quan đến biến mục tiêu. Kỹ thuật chính quy hóa nào sau đây có thể giúp bạn đồng thời giảm ??ộ phức tạp của mô hình và thực hiện lựa chọn đặc trưng bằng cách ép các hệ số của các đặc trưng không quan trọng về 0?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 5: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về sự đánh đổi giữa độ chệch (Bias) và phương sai (Variance) trong học máy?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 6: Trong thuật toán K-Means, điều gì xảy ra trong bước 'Gán cụm' (Assignment Step)?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 7: Giả sử bạn đang xây dựng một bộ phân loại email rác (spam). Bạn có một tập dữ liệu lớn và đã huấn luyện mô hình. Để đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra, bạn nhận được ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) sau. Độ chính xác (Accuracy) của mô hình là bao nhiêu? (Ma trận nhầm lẫn: [[TN=90, FP=10], [FN=5, TP=95]])

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 8: Trong ngữ cảnh của học tăng cường (Reinforcement Learning), 'môi trường' (environment) đề cập đến điều gì?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 9: Hàm kích hoạt (activation function) nào sau đây thường được sử dụng trong lớp ẩn của mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) để giới thiệu tính phi tuyến tính và cho phép mạng học được các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 10: Trong bài toán phân loại đa lớp (multi-class classification), hàm mất mát (loss function) nào sau đây thường được sử dụng?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 11: Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu vấn đề 'quá khớp' (overfitting) trong cây quyết định?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 12: Thuật toán nào sau đây thuộc loại học không giám sát (unsupervised learning) và thường được sử dụng để phân tích thị trường khách hàng, phân cụm tài liệu văn bản, hoặc phát hiện dị thường?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 13: Trong mô hình Naive Bayes, giả định 'ngây thơ' (naive) đề cập đến điều gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 14: Để so sánh hiệu suất của hai mô hình phân loại khác nhau trên cùng một tập dữ liệu, độ đo đánh giá nào sau đây cung cấp cái nhìn tổng quan tốt hơn về khả năng cân bằng giữa độ chính xác (Precision) và độ phủ (Recall)?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 15: Trong quá trình phát triển mô hình học máy, tập dữ liệu 'xác thực' (validation set) được sử dụng cho mục đích chính nào?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 16: Kỹ thuật 'bagging' và 'boosting' trong học máy thuộc loại phương pháp học ансамбль (ensemble learning) nào?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 17: Trong thuật toán SVM (Support Vector Machine), 'siêu phẳng tối ưu' (optimal hyperplane) được xác định như thế nào?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 18: Trong bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng, dữ liệu thường rất 'không cân bằng' (imbalanced), nghĩa là số lượng giao dịch gian lận ít hơn rất nhiều so với giao dịch hợp lệ. Độ đo nào sau đây quan trọng hơn độ chính xác (Accuracy) khi đánh giá mô hình trong trường hợp này?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 19: Phát biểu nào sau đây là đúng về 'học chuyển giao' (transfer learning) trong học máy?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 20: Trong thuật toán Gradient Descent, 'tốc độ học' (learning rate) là một siêu tham số quan trọng. Điều gì xảy ra nếu tốc độ học được đặt quá lớn?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 21: Trong mô hình hồi quy logistic, hàm sigmoid được sử dụng để làm gì?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 22: Phương pháp 'kiểm định chéo' (cross-validation) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình học máy?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 23: Trong phân tích thành phần chính (PCA), các thành phần chính được xác định dựa trên tiêu chí nào?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 24: Trong thuật toán DBSCAN, tham số 'epsilon' (ε) và 'minPts' kiểm soát điều gì?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 25: Cho một bài toán phân loại nhị phân với đầu ra là 0 hoặc 1. Nếu bạn sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính và đặt ngưỡng quyết định là 0.5, điều gì có thể xảy ra?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 26: Trong mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) cho bài toán nhận dạng ảnh, lớp tích chập (convolutional layer) có vai trò chính là gì?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 27: Trong học máy, 'dữ liệu bị thiếu' (missing data) là một vấn đề phổ biến. Phương pháp nào sau đây KHÔNG phải là một cách xử lý dữ liệu bị thiếu?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 28: Trong thuật toán Random Forest, tại sao việc sử dụng 'lấy mẫu có hoàn lại' (bootstrap sampling) khi xây dựng từng cây quyết định lại quan trọng?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 29: Để đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy, độ đo nào sau đây nhạy cảm hơn với các giá trị ngoại lệ (outliers) trong tập dữ liệu?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 05

Câu 30: Trong quy trình CRISP-DM, giai đoạn nào tập trung vào việc hiểu rõ bài toán kinh doanh, xác định mục tiêu và yêu cầu của dự án học máy?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 06

1 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 1: Trong bài toán phân loại, khi mô hình học máy cho độ chính xác rất cao trên tập huấn luyện nhưng lại hoạt động kém trên tập kiểm tra, hiện tượng này được gọi là gì?

2 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 2: Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu nguy cơ overfitting trong mô hình cây quyết định?

3 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 3: Trong thuật toán K-Means, điều gì xảy ra nếu chúng ta chọn giá trị K (số cụm) quá lớn so với cấu trúc dữ liệu thực tế?

4 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 4: Khi nào thì việc sử dụng L1 regularization (Lasso) thay vì L2 regularization (Ridge) được ưu tiên trong hồi quy tuyến tính?

5 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 5: Trong ngữ cảnh của Naive Bayes classifier, giả định 'Naive' đề cập đến điều gì?

6 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 6: Đâu là nhược điểm chính của thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN)?

7 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 7: ROC curve (Receiver Operating Characteristic curve) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại nhị phân như thế nào?

8 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 8: Mục đích chính của việc sử dụng hàm kích hoạt (activation function) trong mạng nơ-ron là gì?

9 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 9: Trong thuật toán Gradient Descent, learning rate (tốc độ học) có vai trò gì?

10 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 10: Kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data) trong tập dữ liệu?

11 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 11: Mục tiêu của feature scaling (co giãn đặc trưng) là gì?

12 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 12: Trong bài toán unsupervised learning, thuật toán nào sau đây được sử dụng để giảm chiều dữ liệu trong khi vẫn giữ được cấu trúc dữ liệu quan trọng?

13 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 13: Phát biểu nào sau đây là đúng về bias-variance tradeoff?

14 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 14: Cross-validation (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình học máy?

15 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 15: Trong bài toán phân loại đa lớp, kỹ thuật 'One-vs-Rest' (hoặc 'One-vs-All') hoạt động như thế nào?

16 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 16: Metric nào sau đây phù hợp nhất để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại trong trường hợp dữ liệu bị mất cân bằng lớp (imbalanced classes)?

17 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 17: Ensemble methods (phương pháp tập hợp) như Random Forest và Gradient Boosting hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

18 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 18: Trong bài toán hồi quy, Root Mean Squared Error (RMSE) đo lường điều gì?

19 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 19: Khi nào thì nên sử dụng thuật toán Support Vector Machine (SVM) thay vì Logistic Regression cho bài toán phân loại nhị phân?

20 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 20: Kernel trick trong SVM cho phép điều gì?

21 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 21: Trong mạng nơ-ron, backpropagation (lan truyền ngược) là thuật toán dùng để làm gì?

22 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 22: Batch size (kích thước batch) trong huấn luyện mạng nơ-ron ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện như thế nào?

23 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 23: Early stopping (dừng sớm) là một kỹ thuật regularization trong mạng nơ-ron, nó hoạt động như thế nào?

24 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 24: Recurrent Neural Networks (RNNs) đặc biệt phù hợp cho loại dữ liệu nào?

25 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 25: Convolutional Neural Networks (CNNs) thường được sử dụng hiệu quả nhất cho nhiệm vụ nào?

26 / 26

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 06

Câu 26: Trong Reinforcement Learning (Học tăng cường), 'reward function' (hàm phần thưởng) có vai trò gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 07

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 1: Trong bài toán phân loại, khi mô hình học máy thể hiện độ chính xác rất cao trên tập huấn luyện nhưng lại hoạt động kém trên tập kiểm tra, hiện tượng này được gọi là gì và giải pháp nào sau đây là phù hợp để khắc phục?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 2: Để đánh giá hiệu suất của một mô hình hồi quy dự đoán giá nhà, thước đo nào sau đây là phù hợp nhất để thể hiện mức độ sai lệch trung bình giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế, đồng thời ít bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lệ?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 3: Thuật toán K-Means Clustering hoạt động dựa trên nguyên tắc nào sau đây để phân cụm dữ liệu?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 4: Trong bài toán phân loại ảnh mèo và chó, mô hình học máy dự đoán sai 15 ảnh mèo thành chó và 5 ảnh chó thành mèo trong tổng số 200 ảnh mèo và 300 ảnh chó trong tập kiểm tra. Độ chính xác (Accuracy) của mô hình này là bao nhiêu?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 5: Kỹ thuật Feature Scaling (chuẩn hóa đặc trưng) thường được áp dụng trong tiền xử lý dữ liệu học máy với mục đích chính là gì?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 6: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì về mối quan hệ giữa các thuộc tính (features) của dữ liệu đầu vào?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 7: Sự khác biệt cơ bản giữa học có giám sát (Supervised Learning) và học không giám sát (Unsupervised Learning) nằm ở yếu tố nào sau đây?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 8: Khi nào thì việc sử dụng kỹ thuật giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction) như PCA (Principal Component Analysis) trở nên đặc biệt hữu ích?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 9: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, phương pháp Gradient Descent được sử dụng để làm gì?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 10: Tập dữ liệu Validation (xác thực) được sử dụng với mục đích chính nào trong quá trình huấn luyện mô hình học máy?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 11: Hàm mất mát Cross-Entropy thường được sử dụng trong bài toán nào?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 12: Trong thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN), giá trị K ảnh hưởng đến điều gì?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 13: Phương pháp Regularization (L1 và L2) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong học máy?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 14: Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) là công cụ hữu ích để đánh giá hiệu suất của mô hình trong bài toán nào?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 15: Ưu điểm chính của thuật toán Support Vector Machine (SVM) so với các thuật toán phân loại tuyến tính khác là gì?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 16: Trong quá trình phát triển mô hình học máy theo quy trình CRISP-DM, giai đoạn nào tập trung vào việc xác định mục tiêu kinh doanh và yêu cầu của dự án?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 17: Khi dữ liệu huấn luyện bị mất cân bằng (imbalanced data), ví dụ lớp dương chiếm tỷ lệ rất nhỏ so với lớp âm, độ đo Accuracy có còn là thước đo đánh giá hiệu quả mô hình đáng tin cậy không?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 18: Phương pháp One-Hot Encoding được sử dụng để xử lý loại dữ liệu nào trong học máy?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 19: Trong thuật toán Random Forest, kỹ thuật 'Bagging' (Bootstrap Aggregating) được sử dụng để làm gì?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 20: Độ đo Precision trong bài toán phân loại nhị phân được tính dựa trên những giá trị nào từ Confusion Matrix?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 21: Hàm kích hoạt (Activation Function) ReLU (Rectified Linear Unit) được ưa chuộng sử dụng trong mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) vì lý do chính nào?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 22: Trong bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng, tỷ lệ giao dịch gian lận thường rất thấp so với giao dịch hợp lệ. Chiến lược nào sau đây có thể giúp cải thiện hiệu suất mô hình trong trường hợp dữ liệu mất cân bằng này?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 23: Kỹ thuật Cross-Validation (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình học máy?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 24: ROC curve (Receiver Operating Characteristic curve) và AUC (Area Under the Curve) thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình nào?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 25: Trong kiến trúc mạng nơ-ron, Batch Normalization được sử dụng để giải quyết vấn đề nào và hoạt động như thế nào?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 26: Transfer Learning (Học chuyển giao) mang lại lợi ích chính nào trong học máy, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu hạn chế?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 27: Khi lựa chọn giữa mô hình có độ phức tạp cao và mô hình đơn giản hơn, nguyên tắc Occam's Razor trong học máy khuyến nghị điều gì?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 28: Boosting (ví dụ: AdaBoost, Gradient Boosting) là kỹ thuật ensemble (tổ hợp) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 29: Trong bài toán phân loại văn bản, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) được sử dụng để làm gì?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 07

Câu 30: Giả sử bạn có một mô hình phân loại nhị phân với Precision là 0.8 và Recall là 0.75. Giá trị F1-score của mô hình này là bao nhiêu?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 08

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 1: Trong bài toán phân loại, đường biên quyết định (decision boundary) của mô hình hồi quy logistic có dạng nào?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 2: Phương pháp đánh giá mô hình học máy nào đo lường mức độ tương đồng giữa phân phối xác suất dự đoán và phân phối xác suất thực tế?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 3: Khi nào thuật toán K-Means clustering hội tụ (converge)?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 4: Trong thuật toán Support Vector Machine (SVM), kernel trick được sử dụng để làm gì?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 5: Phương pháp giảm chiều dữ liệu nào bảo toàn khoảng cách pairwise giữa các điểm dữ liệu ở mức độ tốt nhất có thể?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 6: Điều gì xảy ra với độ phức tạp của mô hình cây quyết định (Decision Tree) khi độ sâu tối đa (maximum depth) của cây tăng lên?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 7: Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu hiện tượng overfitting trong mô hình học máy?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 8: Trong bài toán hồi quy tuyến tính, hệ số xác định R-squared đo lường điều gì?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 9: Thuật toán nào sau đây thuộc nhóm học không giám sát (Unsupervised Learning)?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 10: Khi nào nên sử dụng độ đo F1-score thay vì độ chính xác (Accuracy) để đánh giá mô hình phân loại?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 11: Trong mạng nơ-ron (Neural Network), hàm kích hoạt (activation function) có vai trò gì?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 12: Kỹ thuật cross-validation (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong học máy?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 13: Phân tích thành phần chính (PCA) hoạt động dựa trên nguyên tắc toán học nào?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 14: Trong thuật toán Gradient Descent, learning rate (tốc độ học) ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện như thế nào?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 15: Mục tiêu của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization/scaling) trước khi huấn luyện mô hình học máy là gì?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 16: Khi nào thì mô hình học máy được coi là bị underfitting (dưới khớp)?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 17: Thuật toán Naive Bayes dựa trên giả định quan trọng nào về các đặc trưng đầu vào?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 18: Trong bài toán phân loại đa lớp (multi-class classification), chiến lược One-vs-Rest (OvR) hoạt động như thế nào?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 19: Độ đo Recall trong bài toán phân loại nhị phân thể hiện điều gì?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 20: Mục đích của việc sử dụng hàm mất mát (loss function) trong huấn luyện mô hình học máy là gì?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 21: Trong Random Forest, kỹ thuật Bagging (Bootstrap Aggregating) được sử dụng để làm gì?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 22: Khi nào thì việc sử dụng mô hình học máy phức tạp hơn (ví dụ: mạng nơ-ron sâu) có thể không mang lại cải thiện đáng kể so với mô hình đơn giản hơn (ví dụ: hồi quy tuyến tính)?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 23: Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data)?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 24: Trong thuật toán DBSCAN, tham số epsilon (ε) và minPts có vai trò gì?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 25: Khi nào thì kỹ thuật Feature Engineering (kỹ thuật đặc trưng) trở nên đặc biệt quan trọng trong dự án học máy?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 26: Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xử lý dữ liệu văn bản (text data) trước khi đưa vào mô hình học máy?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 27: Trong mô hình cây quyết định, chỉ số Gini impurity được sử dụng để làm gì?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 28: ROC curve (Receiver Operating Characteristic curve) và AUC (Area Under the Curve) được sử dụng để đánh giá mô hình nào?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 29: Khi nào thì việc sử dụng mô hình ensemble (ví dụ: Random Forest, Gradient Boosting) có thể mang lại lợi ích lớn nhất?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 08

Câu 30: Trong ngữ cảnh của học máy, bias-variance tradeoff (đánh đổi bias-variance) mô tả điều gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 09

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 1: Trong bài toán phân loại, khi một mô hình học máy thể hiện độ chính xác rất cao trên tập huấn luyện nhưng lại hoạt động kém trên tập kiểm tra, hiện tượng này được gọi là gì?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 2: Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu nguy cơ overfitting trong mô hình cây quyết định?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 3: Trong thuật toán K-Means, điều gì xảy ra nếu chúng ta chọn một giá trị K quá nhỏ so với số cụm thực tế trong dữ liệu?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 4: Cho một bài toán phân loại nhị phân, độ đo F1-score là trung bình điều hòa của độ chính xác (Precision) và độRecall (Recall). Trong trường hợp nào thì F1-score đặc biệt hữu ích hơn độ chính xác đơn thuần?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 5: Trong kỹ thuật Feature Scaling (tỉ lệ đặc trưng), phương pháp Standardization (chuẩn hóa Z-score) biến đổi dữ liệu như thế nào?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 6: Phép giảm chiều dữ liệu PCA (Principal Component Analysis) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 7: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số hồi quy (regression coefficient) thể hiện điều gì?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 8: Khi nào thì sử dụng kỹ thuật Cross-Validation (kiểm định chéo) trong huấn luyện mô hình học máy là đặc biệt quan trọng?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 9: Thuật toán SVM (Support Vector Machine) tìm cách tối ưu hóa điều gì để phân chia dữ liệu?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 10: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 11: Đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại nhị phân như thế nào?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 12: Trong bài toán hồi quy, độ đo RMSE (Root Mean Squared Error) đánh giá điều gì?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 13: Kỹ thuật Ensemble Learning (học tập kết hợp) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 14: Mục tiêu chính của việc sử dụng tập dữ liệu Validation (xác thực) trong quá trình huấn luyện mô hình là gì?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 15: Phương pháp Regularization (chính quy hóa) trong học máy nhằm mục đích gì?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 16: Trong bài toán phân cụm, độ đo Silhouette score đánh giá điều gì?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 17: Khi nào thì nên sử dụng khoảng cách Manhattan thay vì khoảng cách Euclidean để đo độ tương tự giữa hai vector?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 18: Trong mô hình Logistic Regression, hàm sigmoid được sử dụng để làm gì?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 19: Bias-Variance tradeoff (đánh đổi giữa độ lệch và phương sai) mô tả mối quan hệ giữa điều gì?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 20: Trong Reinforcement Learning (học tăng cường), 'reward function' (hàm phần thưởng) có vai trò gì?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 21: Kỹ thuật One-Hot Encoding được sử dụng để xử lý loại dữ liệu nào?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 22: Trong thuật toán Gradient Descent (gradient xuống), learning rate (tốc độ học) ảnh hưởng đến quá trình tối ưu hóa như thế nào?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 23: Khi mô hình học máy gặp phải vấn đề Underfitting (thiếu khớp), giải pháp nào sau đây có thể hữu ích?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 24: Trong mô hình mạng nơ-ron, hàm kích hoạt (activation function) có vai trò gì?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 25: Phân biệt giữa học có giám sát (Supervised Learning) và học không giám sát (Unsupervised Learning) dựa trên đặc điểm nào?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 26: Kỹ thuật Bootstrap Aggregating (Bagging) trong Ensemble Learning hoạt động như thế nào?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 27: Trong bài toán phát hiện bất thường (Anomaly Detection), mục tiêu là gì?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 28: Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) cung cấp thông tin gì về hiệu suất của mô hình phân loại?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 29: Khái niệm 'Curse of Dimensionality' (lời nguyền chiều cao) trong học máy đề cập đến vấn đề gì?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 09

Câu 30: Trong mô hình Hidden Markov Model (HMM), trạng thái 'hidden' (ẩn) và trạng thái 'observable' (quan sát được) đại diện cho điều gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 10

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 1: Bạn có một tập dữ liệu về khách hàng của một cửa hàng trực tuyến, bao gồm thông tin về lịch sử mua hàng, dữ liệu nhân khẩu học và tương tác trên trang web. Mục tiêu là phân khúc khách hàng thành các nhóm khác nhau để cá nhân hóa chiến dịch marketing. Bài toán này thuộc loại học máy nào?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 2: Trong bài toán phân loại nhị phân, bạn đã huấn luyện một mô hình và đánh giá trên tập kiểm tra. Ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) cho thấy các giá trị sau: True Positive (TP) = 80, False Positive (FP) = 20, False Negative (FN) = 10, True Negative (TN) = 90. Độ chính xác (Accuracy) của mô hình là bao nhiêu?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 3: Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu hiện tượng quá khớp (overfitting) trong mô hình học máy, đặc biệt khi mô hình có độ phức tạp cao?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 4: Trong thuật toán K-Means, điều gì xảy ra ở bước 'gán cụm' (assignment step)?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 5: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về 'độ lệch' (bias) và 'phương sai' (variance) trong học máy?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 6: Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), kỹ thuật 'Bag of Words' (BoW) hoạt động như thế nào?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 7: Thuật toán nào sau đây thuộc loại học tăng cường (Reinforcement Learning)?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 8: Mục tiêu chính của việc giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) là gì?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 9: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 10: Đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình nào?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 11: Hàm mất mát (loss function) trong học máy có vai trò gì?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 12: Kỹ thuật 'cross-validation' (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 13: Trong thuật toán Support Vector Machine (SVM), 'kernel trick' (mẹo kernel) cho phép làm gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 14: Để giải quyết bài toán dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng ngủ, vị trí, ... thuật toán học máy nào sau đây phù hợp nhất?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 15: Ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) thường được sử dụng trong bài toán nào?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 16: Phát biểu nào sau đây SAI về tập dữ liệu 'validation set' (tập xác thực)?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 17: Trong thuật toán Gradient Descent, 'learning rate' (tốc độ học) là gì?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 18: Kỹ thuật 'feature scaling' (tỉ lệ đặc trưng) có lợi ích gì trong học máy?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 19: Phương pháp nào sau đây KHÔNG phải là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 20: Trong mô hình hồi quy logistic, hàm sigmoid được sử dụng để làm gì?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 21: Độ đo F1-score là trung bình điều hòa của độ đo nào?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 22: Phát biểu nào sau đây đúng về 'early stopping' (dừng sớm) trong huấn luyện mạng nơ-ron?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 23: Trong thuật toán DBSCAN, tham số 'epsilon' (ε) xác định điều gì?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 24: Mục đích của việc sử dụng 'batch normalization' (chuẩn hóa theo lô) trong mạng nơ-ron là gì?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 25: Trong bài toán phân loại đa lớp, phương pháp 'One-vs-Rest' (OvR) hoạt động như thế nào?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 26: Kỹ thuật 'dropout' trong mạng nơ-ron được sử dụng để làm gì?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 27: 'Regularization L1' (Lasso) có đặc điểm gì so với 'Regularization L2' (Ridge)?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 28: Trong bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng, độ đo nào sau đây quan trọng hơn độ chính xác (Accuracy)?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 29: 'Hàm kích hoạt ReLU' (Rectified Linear Unit) được ưa chuộng trong mạng nơ-ron sâu vì lý do chính nào?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 10

Câu 30: Trong kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN), lớp 'pooling' (gộp) có vai trò gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 11

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 1: Trong bài toán phân loại, khi một mô hình học máy hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại kém hiệu quả trên dữ liệu kiểm tra, hiện tượng này được gọi là gì?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 2: Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để giảm thiểu hiện tượng overfitting trong mô hình học máy?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 3: Sự khác biệt chính giữa học có giám sát (Supervised Learning) và học không giám sát (Unsupervised Learning) là gì?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 4: Thuật toán học máy nào sau đây thuộc loại học không giám sát?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 5: Trong thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN), tham số 'K' đại diện cho điều gì?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 6: Mục tiêu chính của phương pháp giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction) là gì?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 7: Phát biểu nào sau đây là đúng về ma trận hiệp phương sai (Covariance Matrix)?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 8: Trong bài toán hồi quy tuyến tính, hàm mất mát (loss function) thường được sử dụng là gì?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 9: Kỹ thuật nào sau đây giúp mô hình học máy trở nên ít nhạy cảm hơn với các điểm dữ liệu ngoại lai (outliers)?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 10: Ưu điểm chính của thuật toán Naive Bayes là gì?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 11: Trong quá trình đánh giá mô hình phân loại, độ đo 'Precision' (Độ chính xác) cho biết điều gì?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 12: ROC curve (đường cong ROC) và AUC (diện tích dưới đường cong ROC) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình nào?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 13: Hàm kích hoạt (activation function) trong mạng nơ-ron nhân tạo (neural network) có vai trò gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 14: Gradient descent (gradient giảm dần) là một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng để làm gì trong học máy?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 15: Bagging và Boosting là hai kỹ thuật thuộc loại phương pháp học ансамбль (ensemble learning). Sự khác biệt chính giữa chúng là gì?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 16: Trong mô hình Hồi quy Logistic, hàm sigmoid được sử dụng để làm gì?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 17: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng về khái niệm 'bias-variance tradeoff' (đánh đổi bias-variance) trong học máy?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 18: Trong phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA), mục tiêu là tìm ra các thành phần chính. Các thành phần chính này có đặc điểm gì?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 19: Kỹ thuật 'cross-validation' (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình học máy?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 20: Khi nào thì một mô hình học máy được coi là 'underfitting' (thiếu khớp)?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 21: Độ đo F1-score là trung bình điều hòa của độ đo nào?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 22: Trong thuật toán Support Vector Machine (SVM), 'kernel trick' (mẹo hạt nhân) cho phép làm gì?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 23: Phát biểu nào sau đây là đúng về 'feature scaling' ( масштабирование признаков - chuẩn hóa đặc trưng) trong tiền xử lý dữ liệu?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 24: 'Regularization' (Chính quy hóa) trong học máy hoạt động bằng cách nào?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 25: Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data)?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 26: Trong mô hình Decision Tree (Cây quyết định), độ đo 'Gini impurity' được sử dụng để làm gì?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 27: Thuật toán DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) thuộc loại thuật toán phân cụm nào?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 28: Trong bài toán phân loại đa lớp (multi-class classification), phương pháp 'One-vs-All' (OvA) hoạt động như thế nào?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 29: Độ đo 'Recall' (Độ phủ) trong đánh giá mô hình phân loại cho biết điều gì?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 11

Câu 30: Phương pháp 'ensemble learning' (học ансамбль) có mục tiêu chính là gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 12

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 1: Trong bài toán phân loại, khi một mô hình học máy dự đoán sai nhãn của một điểm dữ liệu thuộc về lớp dương tính thành lớp âm tính, lỗi này được gọi là gì?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 2: Phương pháp đánh giá mô hình học máy nào sau đây thường được sử dụng để ước tính hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện, bằng cách chia ngẫu nhiên tập dữ liệu thành các phần khác nhau và huấn luyện/kiểm tra mô hình nhiều lần?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 3: Giả sử bạn có một bài toán phân loại nhị phân với dữ liệu không cân bằng, trong đó lớp âm tính chiếm 95% và lớp dương tính chỉ chiếm 5%. Độ đo đánh giá nào sau đây là phù hợp nhất để đánh giá hiệu suất mô hình trong trường hợp này, thay vì chỉ sử dụng độ chính xác (accuracy)?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 4: Trong thuật toán K-Means, điều gì xảy ra khi bạn tăng giá trị K (số lượng cụm)?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 5: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về khái niệm 'lề' (margin) trong Máy Vector Hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM)?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 6: Trong các phương pháp giảm chiều dữ liệu, kỹ thuật nào sau đây thuộc nhóm 'tuyến tính' và cố gắng tìm các thành phần chính (principal components) là tổ hợp tuyến tính của các biến gốc, sao cho phương sai của dữ liệu được bảo toàn tối đa?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 7: Khi nào thì hiện tượng 'underfitting' (học chưa đủ) thường xảy ra trong mô hình học máy?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 8: Thuật toán học máy nào sau đây phù hợp nhất cho bài toán 'phân cụm' dữ liệu, tức là nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau mà không cần nhãn trước?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 9: Trong ngữ cảnh của 'Hồi quy Logistic', hàm số nào được sử dụng để chuyển đổi đầu ra tuyến tính thành xác suất nằm trong khoảng (0, 1)?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 10: Kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để giảm thiểu hiện tượng 'overfitting' trong mô hình học máy, bằng cách thêm một thành phần phạt (penalty term) vào hàm mất mát, khuyến khích mô hình có trọng số nhỏ hơn?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 11: Phát biểu nào sau đây là đúng về sự khác biệt giữa học 'có giám sát' (supervised learning) và học 'không giám sát' (unsupervised learning)?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 12: Trong mô hình 'Naive Bayes', giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì về các thuộc tính (features) của dữ liệu?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 13: Tập dữ liệu nào sau đây được sử dụng để tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình học máy, nhằm tối ưu hóa hiệu suất mô hình trước khi đánh giá cuối cùng trên tập kiểm thử?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 14: Trong quá trình xây dựng mô hình học máy, kỹ thuật 'feature scaling' (tỉ lệ hóa thuộc tính) thường được áp dụng để làm gì?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 15: Độ đo 'Recall' (Độ nhớ lại) trong bài toán phân loại nhị phân được tính bằng công thức nào sau đây?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 16: Phương pháp nào sau đây thuộc nhóm 'học tăng cường' (reinforcement learning)?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 17: Trong mô hình 'Hồi quy tuyến tính đa biến' (Multiple Linear Regression), hệ số hồi quy (regression coefficient) biểu diễn điều gì?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 18: Hàm mất mát (loss function) 'Cross-entropy' thường được sử dụng trong bài toán nào?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 19: Phương pháp nào sau đây có thể giúp giải quyết vấn đề 'dữ liệu bị nhiễu' (noisy data) trong quá trình huấn luyện mô hình học máy?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 20: Trong thuật toán 'K-Nearest Neighbors' (KNN), giá trị 'K' ảnh hưởng đến độ phức tạp của mô hình như thế nào?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 21: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về 'độ lệch' (bias) và 'phương sai' (variance) trong học máy?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 22: Trong quy trình CRISP-DM, giai đoạn nào tập trung vào việc hiểu rõ mục tiêu kinh doanh và yêu cầu của dự án học máy?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 23: Kỹ thuật 'one-hot encoding' được sử dụng để xử lý loại dữ liệu nào trong học máy?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 24: Trong 'Hồi quy Ridge', loại chính quy hóa nào được sử dụng?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 25: Độ đo nào sau đây KHÔNG phải là độ đo đánh giá hiệu suất cho bài toán phân loại?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 26: Thuật toán nào sau đây có thể được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 27: Trong thuật toán 'Gradient Descent', 'tốc độ học' (learning rate) là một siêu tham số quan trọng. Điều gì xảy ra nếu tốc độ học được đặt quá lớn?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 28: Kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để xử lý dữ liệu văn bản (text data) trước khi đưa vào mô hình học máy, bằng cách chuyển đổi văn bản thành dạng số (ví dụ: ma trận tần số từ)?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 29: Trong mô hình 'Perceptron', hàm kích hoạt (activation function) nào thường được sử dụng ở lớp đầu ra cho bài toán phân loại nhị phân?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 12

Câu 30: Phương pháp nào sau đây có thể giúp đánh giá mức độ 'tổng quát hóa' (generalization) của mô hình học máy, tức là khả năng mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu mới, chưa từng gặp?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 13

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 1: Một công ty thương mại điện tử muốn xây dựng mô hình học máy để tự động phân loại đánh giá sản phẩm từ khách hàng thành 'Tích cực' hoặc 'Tiêu cực'. Đây thuộc loại bài toán học máy nào?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 2: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc trên tập dữ liệu không có nhãn (label). Mục tiêu là tìm ra các nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự nhau để phục vụ cho chiến dịch marketing. Đây là ứng dụng của loại hình học máy nào?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 3: Mô hình học máy của bạn đạt độ chính xác 99% trên tập huấn luyện (training set) nhưng chỉ 60% trên tập kiểm tra (test set). Điều này có khả năng cao đang xảy ra vấn đề gì?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 4: Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản `y = w*x + b`, nếu giá trị tuyệt đối của trọng số `w` (coefficient) rất lớn, điều này có thể gợi ý điều gì về mối quan hệ giữa `x` và `y`?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 5: Bạn đang xây dựng mô hình phân loại nhị phân cho một tập dữ liệu rất mất cân bằng (ví dụ: phát hiện bệnh hiếm gặp, chỉ có 1% ca dương tính). Độ đo đánh giá nào sau đây có thể **không** phải là lựa chọn tốt nhất để đánh giá hiệu suất mô hình?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 6: Hàm chi phí (Cost Function) trong học máy đóng vai trò gì trong quá trình huấn luyện?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 7: Tại sao việc chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện (training), tập xác thực (validation) và tập kiểm tra (test) là một bước quan trọng trong quy trình xây dựng mô hình học máy?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 8: Kỹ thuật chính quy hóa (Regularization) L1 (Lasso) có một đặc điểm nổi bật so với L2 (Ridge) là gì?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 9: Thuật toán Principal Component Analysis (PCA) được sử dụng chủ yếu cho mục đích gì?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 10: Khái niệm 'Thiên kiến' (Bias) trong học máy đề cập đến điều gì?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 11: Khái niệm 'Phương sai' (Variance) trong học máy đề cập đến điều gì?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 12: Mối quan hệ giữa Bias và Variance thường là một sự đánh đổi (trade-off). Điều gì xảy ra khi bạn cố gắng giảm Bias của mô hình?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 13: Trong bài toán phân loại nhị phân sử dụng hồi quy logistic, ranh giới quyết định (decision boundary) thường có dạng là gì trong không gian đặc trưng?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 14: Giả sử bạn đang sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) cho bài toán phân loại. Việc lựa chọn giá trị K (số lượng láng giềng) ảnh hưởng như thế nào đến mô hình?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 15: Phương pháp học kết hợp (Ensemble Methods) như Random Forest hoạt động dựa trên nguyên tắc cốt lõi nào?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 16: Trong thuật toán Support Vector Machine (SVM), khái niệm 'vector hỗ trợ' (support vectors) là gì?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 17: Kỹ thuật kiểm định chéo K-Fold (K-Fold Cross-Validation) mang lại lợi ích chính nào trong quá trình đánh giá mô hình?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 18: Trong mô hình CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), giai đoạn nào tập trung vào việc hiểu rõ mục tiêu kinh doanh, xác định vấn đề cần giải quyết và lên kế hoạch dự án?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 19: Tại sao việc chuẩn hóa (Standardization) hoặc co dãn (Normalization) các đặc trưng đầu vào lại quan trọng đối với nhiều thuật toán học máy (ví dụ: Gradient Descent, SVM, KNN)?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 20: Bạn đang xây dựng mô hình dự đoán giá nhà. Dữ liệu bao gồm diện tích (liên tục), số phòng ngủ (số nguyên), loại nhà (biệt thự, chung cư, nhà phố - định danh). Bạn cần chuyển đổi đặc trưng 'loại nhà' như thế nào để sử dụng trong hầu hết các mô hình học máy truyền thống (như Hồi quy tuyến tính, SVM)?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 21: Trong bối cảnh bài toán phân loại, khái niệm 'True Positive' (TP) đề cập đến điều gì?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 22: Độ đo 'Recall' (hay Sensitivity, True Positive Rate) trong bài toán phân loại được tính như thế nào và đo lường điều gì?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 23: Ưu điểm chính của thuật toán Decision Tree (Cây Quyết định) là gì?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 24: Trong bài toán gom cụm K-Means, việc lựa chọn số lượng cụm K là một thách thức. Phương pháp 'Elbow Method' (Phương pháp Khuỷu tay) được sử dụng để làm gì?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 25: Khi nào thì bạn nên cân nhắc sử dụng các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu (ví dụ: PCA, t-SNE) trong quy trình xây dựng mô hình học máy?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 26: Sự khác biệt cơ bản giữa Loss Function (Hàm mất mát) và Cost Function (Hàm chi phí) là gì trong ngữ cảnh học máy?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 27: Trong mô hình hồi quy logistic, tại sao hàm logarit khả năng xảy ra (Log-Likelihood Function) thường được sử dụng làm hàm mục tiêu để tối đa hóa (hoặc âm của nó làm hàm chi phí để tối thiểu hóa)?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 28: Thuật toán Naive Bayes được gọi là 'Naive' (ngây thơ) vì nó đưa ra giả định đơn giản hóa nào về các đặc trưng?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 29: Trong bài toán học có giám sát, 'biến mục tiêu' (target variable) hay 'nhãn' (label) là gì?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 13

Câu 30: Thuật toán nào sau đây là một ví dụ điển hình của thuật toán 'Lazy Learner' (Học lười)?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 14

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 1: Trong bài toán phân loại, khi một mô hình học máy dự đoán sai nhãn của một điểm dữ liệu thuộc lớp dương tính (positive class) thành lớp âm tính (negative class), lỗi này được gọi là gì?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 2: Cho bài toán hồi quy tuyến tính với hàm mất mát Mean Squared Error (MSE). Để tìm nghiệm tối ưu cho các tham số mô hình, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 3: Xét bài toán phân cụm dữ liệu khách hàng để phân nhóm thị trường. Tiêu chí nào sau đây KHÔNG nên được ưu tiên khi lựa chọn thuật toán phân cụm?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 4: Trong mô hình hóa dữ liệu, hiện tượng 'overfitting' xảy ra khi nào?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 5: Phương pháp 'kiểm định chéo' (cross-validation) được sử dụng chủ yếu cho mục đích gì trong học máy?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 6: Thuật toán nào sau đây thuộc loại học không giám sát (unsupervised learning)?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 7: Trong thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN), tham số 'K' ảnh hưởng đến điều gì?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 8: Khi nào thì việc sử dụng độ đo F1-score phù hợp hơn so với độ đo Accuracy trong bài toán phân loại?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 9: Trong quá trình tiền xử lý dữ liệu văn bản, kỹ thuật 'stemming' (gốc từ) có tác dụng gì?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 10: Phương pháp giảm chiều dữ liệu Principal Component Analysis (PCA) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 11: Trong lý thuyết học máy, 'bias' (độ lệch) và 'variance' (phương sai) thể hiện điều gì về mô hình?

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 12: Cho một bài toán phân loại email spam/không spam. Ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) cho thấy có 10 email spam bị dự đoán nhầm là không spam (False Negative) và 5 email không spam bị dự đoán nhầm là spam (False Positive). Tổng số email spam thực tế là 100 và tổng số email không spam thực tế là 900. Tính độ Recall (độ nhớ lại) cho lớp 'spam'.

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 13: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'naive' (ngây thơ) đề cập đến điều gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 14: Kỹ thuật 'regularization' (chính quy hóa) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong học máy?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 15: Đâu là ưu điểm chính của việc sử dụng mô hình 'ensemble' (mô hình kết hợp) như Random Forest hoặc Gradient Boosting?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 16: Trong mạng nơ-ron (neural network), hàm kích hoạt (activation function) có vai trò gì?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 17: Phương pháp 'one-hot encoding' được sử dụng để xử lý loại dữ liệu nào?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 18: Khi lựa chọn mô hình học máy cho một bài toán cụ thể, yếu tố nào sau đây KHÔNG nên được ưu tiên hàng đầu?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 19: Trong bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng, độ đo nào sau đây quan trọng nhất để đánh giá mô hình?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 20: Cho một bài toán dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng ngủ và vị trí. Thuật toán nào sau đây phù hợp nhất?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 21: Trong mô hình hồi quy logistic, hàm sigmoid được sử dụng để làm gì?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 22: Phương pháp 'bagging' và 'boosting' khác nhau chủ yếu ở điểm nào?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 23: Khi dữ liệu huấn luyện có nhiều thuộc tính không liên quan (irrelevant features), thuật toán nào sau đây có thể bị ảnh hưởng tiêu cực nhất?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 24: Trong quy trình CRISP-DM, giai đoạn nào tập trung vào việc hiểu rõ mục tiêu kinh doanh và yêu cầu của dự án học máy?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 25: Đâu KHÔNG phải là một kỹ thuật xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data)?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 26: Khi nào thì việc sử dụng ma trận kernel trong Máy Vector Hỗ trợ (SVM) trở nên cần thiết?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 27: Trong thuật toán cây quyết định (Decision Tree), độ đo 'entropy' và 'information gain' được sử dụng để làm gì?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 28: Cho bài toán phân loại đa lớp (multi-class classification). Phương pháp 'One-vs-Rest' (hoặc One-vs-All) hoạt động như thế nào?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 29: Khi đánh giá hiệu suất mô hình hồi quy, độ đo Root Mean Squared Error (RMSE) nhạy cảm hơn với điều gì so với Mean Absolute Error (MAE)?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 14

Câu 30: Trong học tăng cường (Reinforcement Learning), khái niệm 'reward function' (hàm thưởng) có vai trò gì?

Xem kết quả

0

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy - Đề 15

1 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 1: Một công ty thương mại điện tử muốn xây dựng một hệ thống dự đoán xem một khách hàng cụ thể có khả năng mua lại sản phẩm trong vòng 30 ngày tới hay không, dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi duyệt web của họ. Đây thuộc loại bài toán học máy nào?

2 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 2: Bạn được cung cấp một tập dữ liệu chứa thông tin về các giao dịch gian lận thẻ tín dụng, nhưng chỉ có rất ít giao dịch được đánh dấu là 'gian lận'. Bạn muốn xây dựng một mô hình để tự động phát hiện các giao dịch gian lận tiềm ẩn trong tương lai. Vấn đề chính mà bạn có thể gặp phải với tập dữ liệu này khi huấn luyện mô hình phân loại là gì?

3 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 3: Một nhà khoa học dữ liệu huấn luyện hai mô hình học máy trên cùng một tập dữ liệu. Mô hình A cho sai số rất thấp trên tập huấn luyện nhưng sai số rất cao trên tập kiểm tra. Mô hình B cho sai số cao hơn một chút trên tập huấn luyện so với A, nhưng sai số trên tập kiểm tra lại thấp hơn đáng kể so với A. Mô hình A đang gặp vấn đề gì so với mô hình B?

4 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 4: Để giảm vấn đề overfitting cho mô hình ở Câu 3, nhà khoa học dữ liệu có thể áp dụng kỹ thuật nào?

5 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 5: Trong bài toán hồi quy tuyến tính đơn giản y = ax + b, tham số 'a' và 'b' được gọi là gì?

6 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 6: Khi sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) cho bài toán phân loại, việc lựa chọn giá trị K (số láng giềng) có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất mô hình. Nếu chọn K quá nhỏ, mô hình có xu hướng gặp vấn đề gì?

7 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 7: Hàm Sigmoid (hoặc Logistic) thường được sử dụng làm hàm kích hoạt ở lớp đầu ra trong mô hình Hồi quy Logistic cho bài toán phân loại nhị phân. Lý do chính cho việc này là gì?

8 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 8: Trong quy trình đánh giá mô hình học máy, tập dữ liệu thường được chia thành ba phần: tập huấn luyện (training set), tập xác thực (validation set), và tập kiểm tra (test set). Vai trò chính của tập xác thực là gì?

9 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 9: Phương pháp Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA) là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu. PCA hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

10 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 10: Bạn đang làm việc với một tập dữ liệu lớn và muốn nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau mà không có thông tin nhãn. Thuật toán nào sau đây phù hợp nhất cho nhiệm vụ này?

11 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 11: Trong thuật toán Support Vector Machine (SVM) cho bài toán phân loại nhị phân, mục tiêu là tìm ra một siêu phẳng phân chia dữ liệu sao cho:

12 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 12: Khi nào thì việc sử dụng độ đo khoảng cách Cosine Similarity (Độ tương tự Cosine) thường được ưa chuộng hơn khoảng cách Euclidean trong các ứng dụng xử lý văn bản?

13 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 13: Trong thuật toán Naive Bayes, giả định 'Naive' (ngây thơ) là gì?

14 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 14: Bạn đang đánh giá một mô hình phân loại trên một tập dữ liệu có 1000 mẫu, trong đó có 100 mẫu thuộc lớp 'Dương tính' và 900 mẫu thuộc lớp 'Âm tính'. Mô hình dự đoán tất cả các mẫu là 'Âm tính'. Độ chính xác (Accuracy) của mô hình này là bao nhiêu?

15 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 15: Dựa trên kịch bản ở Câu 14, chỉ số đánh giá nào sau đây sẽ cho thấy rõ ràng hơn sự kém hiệu quả của mô hình trong việc phát hiện lớp 'Dương tính'?

16 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 16: Trong thuật toán hồi quy tuyến tính, hàm mất mát phổ biến nhất được sử dụng để tối ưu hóa các tham số của mô hình là gì?

17 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 17: Bạn đang sử dụng thuật toán K-Means để gom cụm khách hàng. Sau khi chạy thuật toán với số cụm K khác nhau, bạn nhận thấy rằng khi tăng K, giá trị Inertia (tổng bình phương khoảng cách từ mỗi điểm đến tâm cụm của nó) liên tục giảm. Tuy nhiên, tốc độ giảm bắt đầu chậm lại đáng kể sau một giá trị K nhất định. Kỹ thuật này để chọn số cụm K được gọi là gì?

18 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 18: Khái niệm 'Bias-Variance Tradeoff' (Đánh đổi Thiên kiến-Phương sai) mô tả mối quan hệ giữa khả năng của mô hình trong việc học mẫu hình thực tế (thiên kiến thấp) và độ nhạy cảm của mô hình với sự biến động của dữ liệu huấn luyện (phương sai cao). Vấn đề underfitting thường liên quan đến khía cạnh nào của sự đánh đổi này?

19 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 19: Trong quy trình CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), giai đoạn nào tập trung vào việc hiểu rõ mục tiêu kinh doanh, xác định vấn đề cần giải quyết và lập kế hoạch dự án?

20 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 20: 'Feature Engineering' (Kỹ thuật đặc trưng) là một bước quan trọng trong quy trình học máy. Hoạt động chính của 'Feature Engineering' là gì?

21 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 21: Bạn đang xây dựng một mô hình dự đoán giá nhà dựa trên các đặc trưng như diện tích, số phòng ngủ, vị trí, v.v. Đây là một ví dụ điển hình của bài toán học máy nào?

22 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 22: Một mô hình học máy được gọi là 'non-parametric' (phi tham số) khi nào?

23 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 23: Bạn huấn luyện một mô hình phân loại và đạt được độ chính xác 95% trên tập kiểm tra. Tuy nhiên, khi triển khai vào thực tế, hiệu suất lại rất kém. Nguyên nhân nào sau đây có khả năng nhất gây ra sự khác biệt lớn giữa hiệu suất trên tập kiểm tra và hiệu suất thực tế?

24 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 24: Kỹ thuật 'Kernel Trick' (Mánh lới Kernel) trong Support Vector Machine (SVM) được sử dụng với mục đích gì?

25 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 25: Bạn đang so sánh hiệu suất của hai mô hình phân loại trên cùng một tập dữ liệu. Mô hình A có Precision cao nhưng Recall thấp. Mô hình B có Recall cao nhưng Precision thấp. Bạn nên chọn mô hình nào nếu mục tiêu chính là phát hiện càng nhiều trường hợp dương tính càng tốt, ngay cả khi có nhiều dương tính giả?

26 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 26: Khi sử dụng Cross-Validation (Kiểm định chéo), tập dữ liệu được chia thành K phần (folds). Quá trình huấn luyện và đánh giá được lặp lại K lần. Mục đích chính của việc sử dụng Cross-Validation là gì?

27 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 27: Trong bài toán hồi quy tuyến tính, nếu đồ thị phân tán của dữ liệu cho thấy mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y) không phải là tuyến tính, mà có dạng cong (ví dụ: parabolic), bạn nên làm gì để mô hình tuyến tính có thể nắm bắt được mối quan hệ này?

28 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 28: Đâu là sự khác biệt cốt lõi giữa học có giám sát (Supervised Learning) và học không giám sát (Unsupervised Learning)?

29 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 29: Trong mô hình Hồi quy Logistic cho bài toán phân loại nhị phân, ranh giới quyết định (decision boundary) là gì?

30 / 30

Category: Câu Trắc Nghiệm Tổng Hợp Lý Thuyết Môn Học Máy

Tags: Bộ đề 15

Câu 30: Khi nào thì việc sử dụng chỉ số đánh giá R-squared (R²) không đủ để đánh giá toàn diện hiệu suất của một mô hình hồi quy tuyến tính?

Xem kết quả

Đề trắc nghiệm liên quan:

  1. Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Đạo Đức Nghề Luật
  2. Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Luật Giáo Dục
  3. Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Lịch Sử Thế Giới Cận Đại
  4. Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Suy Tim 1
  5. Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Giải Phẫu