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?
"x = x / x.mean(axis=1) x = x / x.std(axis=1)"
"x = x / x.mean(axis=0) x = x / x.std(axis=0)"
"x = x – x.mean(axis=0) x = x / x.std(axis=0)"
"x = x – x.mean(axis=1) x = x / x.std(axis=0)"
Câu hỏi trong đề: 300+ câu Trắc nghiệm Học máy cơ bản có đáp án !!
Quảng cáo
Trả lời:
Giải bởi Vietjack
Chọn đáp án C
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
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
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
Câu 1
Sigmoid
Tanh
ReLU (Rectified Linear Unit)
Softmax
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 2
Một kỹ thuật sử dụng để giảm kích thước của dữ liệu đầu vào
Một phương pháp tạo ra các mẫu dữ liệu mới từ dữ liệu ban đầu
Một kỹ thuật chính regularize trong mạng neural network bằng cách ngẫu nhiên loại bỏ một số đơn vị trong quá trình huấn luyện
Một phương pháp để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành dạng phù hợp cho mạng neural
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 3
Học có giám sát
Học không giám sát
Học tăng cường
Học bán giám sát
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
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.
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
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
Một kỹ thuật chia tập dữ liệu thành các tập con để đánh giá hiệu suất của mô hình
Một phương pháp để chọn lọc các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu
Một phương pháp để xử lý dữ liệu bị thiếu
Một phương pháp để giảm kích thước của dữ liệu đầu vào
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
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
Activation layer
Dropout layer
Pooling layer
Dense layer
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
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
Fully Connected Layer
Pooling Layer
Convolutional Layer
Dropout Layer
Đăng nhập để xem lời giải
Lưu tiến độ và luyện tập hiệu quả hơn. Hoàn toàn miễn phí!
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.
Đăng ký để học cùng Vietjack. Hoàn toàn miễn phí!
Bằng việc đăng ký, bạn đồng ý với Điều khoản sử dụng và Chính sách bảo mật của Vietjack.
Nhắn tin Zalo
Hỏi bài tập