100+ câu trắc nghiệm Học máy có đáp án - Phần 4

Trong mạng nơ-ron, layer nào thường được sử dụng để giảm kích thước của đầu vào?

Trong mô hình Random Forest, việc chọn feature cho mỗi cây con được thực hiện như thế nào?

Trong học máy, độ đo nào thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại?

Trong mạng nơ-ron, hàm activation function nào thường được sử dụng để xử lý các vấn đề phân loại nhị phân?

Thuật toán K-means được sử dụng cho mục đích gì trong học máy?

Trong học máy, phương pháp nào được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu mà vẫn giữ được các đặc trưng quan trọng?

Trong học máy, điều gì xảy ra khi một mô hình bị overfitting?

Trong học máy, để giảm thiểu hiện tượng overfitting, ta có thể thực hiện các biện pháp nào sau đây?

Trong mạng nơ-ron, hàm activation function ReLU (Rectified Linear Unit) có đặc điểm gì?

Trong học máy, phương pháp nào được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình?

Trong mạng nơ-ron, hàm softmax thường được sử dụng ở tầng nào?

Trong học máy, thuật toán nào sau đây được sử dụng để giải quyết bài toán phân loại?

Trong học máy, để giảm thiểu hiện tượng underfitting, ta có thể thực hiện các biện pháp nào sau đây?

Trong mạng nơ-ron hồi quy (RNN), đối với bài toán dự đoán chuỗi thời gian, đặc điểm chính của mạng LSTM (Long Short-Term Memory) là gì?

Trong học máy, để đánh giá hiệu suất của một mô hình phân loại, chúng ta thường sử dụng các phép đo nào sau đây?

Trong Python, thư viện nào sau đây được sử dụng phổ biến nhất cho việc xử lý dữ liệu số và tính toán khoa học?

Trong học máy, để tìm ra giải pháp tối ưu cho một bài toán cụ thể, chúng ta thường sử dụng thuật toán nào sau đây?

Trong mạng nơ-ron nhân tạo, hàm activation nào được sử dụng phổ biến nhất cho lớp ẩn?

Trong mạng nơ-ron tích chập (CNN), tầng nào thường được sử dụng để giảm kích thước không gian của dữ liệu đầu vào?

Trong học máy, khi sử dụng thuật toán K-means Clustering, số lượng cụm cần phải xác định trước hay được xác định dựa trên dữ liệu đầu vào?

Kết quả của đoạn code sau là gì?

T = (1, 2, 3, 1, 5, 3, 3, 2)

x = T.index(3)

print(x)

Cho danh sách L1 = . Đoạn code nào dưới đây tạo danh sách L2 = , là các phần tử của L1 nhưng không có phần tử lặp?

Đâu không phải là kiểu lỗi được xây dựng sẵn trong Python?

Để nạp chồng toán tử ==, phương thức nào cần được thực hiện?

Cách tạo phương thức tĩnh trong Python?

Câu lệnh sau có tác dụng gì?

f = open("C:\MyFile.txt", '+')

Giả sử x là tập dữ liệu hai chiều (samples, features). Cần chuẩn hóa các giá trị của đặc trưng về dạng có giá trị trung bình bằng 0 (a mean of 0) và có độ lệch chuẩn bằng 1 (a standard deviation of 1). Phương án nào dưới đây đáp ứng yêu cầu?

Hàm nào thực hiện tính trung vị cho mảng X sau?

X = numpy.array([5, np.nan, 7, 9])