Cho danh sách L1 = . Đoạn code nào dưới đây tạo danh sách L2 = , là các phần tử của L1 nhưng không có phần tử lặp?

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

Chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra

Đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra

Đánh giá hiệu suất của mô hình và tối ưu hóa siêu tham số

Đánh giá độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu huấn luyện

Một số lượng mẫu dữ liệu được sử dụng để cập nhật các trọng số của mạng neural network

Một phương pháp để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành dạng phù hợp cho mạng neural

Một số lần lặp lại toàn bộ tập dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình

Một phương pháp tạo ra các mẫu dữ liệu mới từ dữ liệu ban đầu

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

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

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

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