Khi dữ liệu có nhiều đặc trưng, việc sử dụng ‘Feature Selection’ có mục đích chính là gì?
Tăng cường độ phức tạp của mô hình
Giảm số lượng đặc trưng, loại bỏ các đặc trưng không liên quan hoặc dư thừa để cải thiện hiệu suất và giảm thời gian huấn luyện
Tăng cường khả năng overfitting
Tạo ra các đặc trưng mới
Câu hỏi trong đề: 300+ câu Trắc nghiệm Học máy cơ bản có đáp án !!
Quảng cáo
Trả lời:
Chọn đáp án B
Hot: 1000+ Đề thi cuối kì 2 file word cấu trúc mới 2026 Toán, Văn, Anh... lớp 1-12 (chỉ từ 60k). Tải ngay
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 1
Quyết định mà Agent đưa ra
Phần thưởng mà Agent nhận được
Mô tả hiện tại của môi trường mà Agent đang tương tác
Hàm mục tiêu của Agent
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 2
Linear Regression
Logistic Regression
K-Means
Support Vector Machine (SVM)
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 3
Accuracy và Precision
Precision và Recall
Precision và Specificity
Recall và Specificity
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.
Câu 4
Giảm số lượng đặc trưng
Biến đổi các đặc trưng để chúng có cùng thang đo hoặc phạm vi giá trị
Tạo ra các đặc trưng mới từ các đặc trưng hiện có
Loại bỏ các đặc trưng không liên quan
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.
Câu 5
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.
Câu 6
Khả năng học các biểu diễn phi tuyến rất phức tạp
Dễ dàng diễn giải (interpretable) và trực quan hóa
Hoạt động tốt với dữ liệu có số chiều rất cao
Không bị ảnh hưởng bởi overfitting
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.
Câu 7
Thực hiện phân loại cuối cùng
Trích xuất các đặc trưng cục bộ từ dữ liệu đầu vào (ví dụ: cạnh, góc trong ảnh)
Làm phẳng dữ liệu để đưa vào lớp kết nối đầy đủ
Áp dụng hàm kích hoạt phi tuyến
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.