Trong học máy, "feature engineering" đề cập đến việc gì?
Quá trình chọn lọc các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ban đầu
Quá trình xây dựng các mô hình dự đoán
Quá trình tinh chỉnh siêu tham số của mô hình
Quá trình đánh giá hiệu suất của mô hình
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 A
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
Nó làm giảm độ chệch (bias) của mô hình
Nó giữ nguyên giá trị âm
Nó không bị sự mất mát gradient khi huấn luyện
Nó không thể giải quyết được vấn đề overfitting
Lời giải
Chọn đáp án D
Câu 2
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng positive và tổng số positive thực sự
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng negative và tổng số negative thực sự
Số lần dự đoán đúng trên tổng số lần dự đoán
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng và tổng số lần dự đoán đúng và sai
Lời giải
Chọn đáp án A
Câu 3
Giảm kích thước dữ liệu
Tăng độ chính xác của mô hình
Tạo ra mô hình dự đoán
Mô phỏng cấu trúc não người
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
Sai số giữa dự đoán và giá trị thực tế
Sự phức tạp của mô hình
Tính tổng quát hóa của mô hình
Sự khác biệt giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra
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
Hàm được sử dụng để biến đổi đầu vào của một neural network thành đầu ra
Hàm để tính toán gradient
Hàm để giảm overfitting
Hàm để tối ưu hóa trọng số của mạng neural
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
Regression
Classification
Clustering
Tất cả các phương án trên
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
Sự chuyển đổi của dữ liệu thành một không gian chiều cao hơn để giải quyết vấn đề phân loại phi tuyến
Sự chọn lọc các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ban đầu
Sự giảm chiều dữ liệu để tăng tốc độ huấn luyện
Sự tăng kích thước của mô hình để cải thiện hiệu suất
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.
Nhắn tin Zalo
Hỏi bài tập