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?

A. Accuracy

B. Precision

C. Recall

D. F1-score

A. Sử dụng kích thước batch lớn

B. Sử dụng learning rate nhỏ

C. Thêm dữ liệu huấn luyện

D. Tăng số lượng epoch

A. Sử dụng hàm static()

B. Sử dụng chỉ dẫn @staticmethod

C. Sử dụng chỉ dẫn @classmethod

D. Python không có phương thức tĩnh

A. Sigmoid

B. Tanh

C. ReLU

D. Leaky ReLU

A. Accuracy, Precision, Recall

B. Mean Squared Error, Root Mean Squared Error

C. Mean Absolute Error, R-squared

D. F1-score, ROC-AUC

A. Random Forest

B. Gradient Descent

C. K-means Clustering

D. Naive Bayes

A. Số lượng cụm cần phải xác định trước

B. Số lượng cụm được xác định dựa trên dữ liệu đầu vào

C. Không cần quan tâm đến số lượng cụm

D. Số lượng cụm được xác định bởi các tham số ngẫu nhiên