khoahoc.vietjack.com

Câu hỏi:

15/08/2024 983 Lưu

Trong bài toán phân cụm, dữ liệu huấn luyện có đặc điểm gì?

A. Không có nhãn.

B. Được gán nhãn với đầu ra cụ thể.

C. Chỉ chứa các thuộc tính đặc trưng của đối tượng.

D. Dữ liệu được chuẩn bị trước và có cấu trúc.

Quảng cáo

Trả lời:

verified Giải bởi Vietjack

Đáp án: A

Giải thích: Trong bài toán phân cụm, dữ liệu huấn luyện không có nhãn và chỉ chứa các thuộc tính đặc trưng của đối tượng để nhóm các mẫu dữ liệu thành các cụm dựa trên sự tương tự.

Đang tải chế độ Học...

Hot: 1000+ đề thi giữa kì 1 lớp 1-12 đầy đủ các môn (Update 2026) (chỉ từ 60k). Tải ngay

ĐẶC QUYỀN VIP

Đăng ký VIP để học và luyện thi không giới hạn

Trọn bộ quyền lợi trên Vietjack, trong một tài khoản.

  • Phòng luyện thi cấp tốc: ĐGNL - ĐGTD, Tốt nghiệp THPT, Ôn vào 10, Ôn vào 6, Ôn Giữa kì/Cuối kì
  • Hơn 200K đề thi thử, đề minh hoạ, chính thức các năm
  • Với 3tr+ câu hỏi theo các mức độ Nhận biết, Thông hiểu, Vận dụng
  • Tải xuống đề thi [DOCX] với đầy đủ đáp án
  • Xem hàng ngàn bài giảng đính kèm củng cố thêm kiến thức
  • Bao gồm tất cả các bậc từ Tiểu học đến Đại học
  • Chặn hiển thị quảng cáo tăng khả năng tập trung ôn luyện
  • Đăng ký ngay

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Lời giải

Đáp án: Quy trình học máy bao gồm các bước chính: thu thập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, đánh giá mô hình, và triển khai ứng dụng mô hình.

Giải thích:

Thu thập dữ liệu: Lựa chọn và thu thập dữ liệu phù hợp từ các nguồn khác nhau.

Chuẩn bị dữ liệu: Làm sạch, xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện.

Xây dựng mô hình: Chọn thuật toán học máy và huấn luyện mô hình với dữ liệu đã chuẩn bị.

Đánh giá mô hình: Kiểm tra mô hình với dữ liệu chưa thấy và so sánh kết quả với tiêu chí đánh giá.

Triển khai ứng dụng mô hình: Sử dụng mô hình đã huấn luyện để giải quyết các bài toán thực tế.

Lời giải

Đáp án: Sự khác biệt chính là: học có giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn, trong khi học không giám sát sử dụng dữ liệu không có nhãn.

Giải thích:

Học có giám sát: Dữ liệu huấn luyện bao gồm các mẫu dữ liệu đã được gán nhãn đầu ra. Mục tiêu là học mối quan hệ giữa đầu vào và nhãn để dự đoán nhãn cho dữ liệu mới.

Học không giám sát: Dữ liệu huấn luyện không có nhãn. Mục tiêu là tìm cấu trúc hoặc mẫu trong dữ liệu, như phân nhóm dữ liệu thành các cụm mà không cần nhãn trước đó.

Câu 3

A. Chuyển đổi chữ viết tay thành văn bản.

B. Tìm kiếm bằng lời nói.

C. Điều khiển thiết bị thông minh bằng lời nói.

D. Xác thực sinh trắc học tiếng nói.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 4

A. Tự động phát hiện mối quan hệ trong dữ liệu.

B. Xây dựng hệ điều hành mới.
C. Tạo ra các phần mềm diệt virus.
D. Quản lý cơ sở dữ liệu.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 5

A. Chuẩn bị dữ liệu.

B. Đánh giá mô hình.

C. Thu thập dữ liệu.

D. Triển khai ứng dụng mô hình.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 6

A. Phân cụm dữ liệu khách hàng.

B. Dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu lịch sử.

C. Phân tích văn bản để tìm các chủ đề.

D. Xác định spam trong email.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 7

A. Các mẫu dữ liệu được gán với nhãn đầu ra tương ứng.

B. Các dữ liệu không có nhãn.

C. Dữ liệu chỉ chứa thuộc tính đặc trưng.

D. Dữ liệu không cần chuẩn bị trước.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP