100+ câu trắc nghiệm Khai phá dữ liệu có đáp án - Phần 5

A. Thuật toán Quilan chọn ngẫu nhiên 1 thuộc tính để làm gốc cây quyết định

B. Độ phân biệt (độ lộn xộn) của một thuộc tính với kết luận C cao nhất thì Entropy của nó thấp nhất

C. Thuật toán học khái niệm CLS chọn ngẫu nhiên 1 thuộc tính để làm gốc cây quyết định

D. Entropy là một số biến thiên trong đoạn

A. Số kết luận Yes = Số kết luận No

B. Số kết luận Yes = 0

C. Số kết luận No = 0

D. Không kết luận được điều gì

A. Số kết luận Yes = 0 hoặc Số kết luận No

B. Số kết luận Yes = Số kết luận No

C. Số kết luận No = 1 và Số kết luận Yes = 1

D. Không kết luận được điều gì

A. Thuộc tính có độ phân biệt cao nhất

B. Thuộc tính có độ phân biệt thấp nhất

C. Thuộc tính có Entropy cao nhất

D. Chọn ngẫu nhiên

A. Chọn ngẫu nhiên

B. Thuộc tính có độ phân biệt thấp nhất

C. Thuộc tính có Entropy cao nhất

D. Thuộc tính có độ phân biệt cao nhất

A. [0; 1]

B. (0; 1)

C. Miền giá trị là tập số nguyên dương

D. Miền giá trị là tập số thực dương

A. Xây dựng cây quyết định

B. Tìm các luật

C. Tìm độ phân biệt của các thuộc tính

D. Giúp ta tìm ra 1 thuộc tính làm gốc cây quyết định

A. 4 tổ hợp

B. 5 tổ hợp

C. 6 tổ hợp

D. 2 tổ hợp

A. 6 tổ hợp

B. 5 tổ hợp

C. 4 tổ hợp

D. 2 tổ hợp

A. 4 tổ hợp

B. 1 tổ hợp

C. 6 tổ hợp

D. 2 tổ hợp

A. 1 tổ hợp

B. 4 tổ hợp

C. 6 tổ hợp

D. 2 tổ hợp

A. Humidity = High

B. Wind = Weak

C. Outlook = Sunny

D. Humidity = Normal

A. 2 luật

B. 3 luật

C. 1 luật

D. 4 luật

A. If Humidity = High Then Play Ball = No và If Outlook = Rain Then Play Ball = No

B. If Humidity = High Then Play Ball = No

C. If Humidity = Normal Then Play Ball = No và If Outlook = Rain Then Play Ball = No

D. If Outlook = Sunny Then Play Ball = No và If Wind = Strong Then Play Ball = No

A. If Outlook = Overcast Then Play Ball = No và If Outlook = Sunny and Temperature = Cold Then Play Ball = Yes

B. If Humidity = Normal Then Play Ball = Yes

C. If Humidity = Weak Then Play Ball = Yes và If Outlook = Overcast Then Play Ball = Yes

D. If Outlook = Sunny Then Play Ball = Yes và If Wind = Strong Then Play Ball = Yes

A. 2 luật

B. 3 luật

C. 1 luật

D. 0 luật

A. 4 luật

B. 3 luật

C. 2 luật

D. 6 luật

A. Outlook = Overcast

B. Wind = Weak

C. Outlook = Sunny

D. Humidity = Normal

A. Đây là một độ đo chỉ ra mức độ tương tự hay không tương tự giữa hai vector đặc trưng

B. Độ đo giữa 2 phần tử bất kỳ

C. Khoảng cách giữa 2 phần tử trong không gian

D. Độ đo sử dụng trong Data Mining để phân cụm dữ liệu

A. Độ đo tương tự và độ đo không tương tự

B. Độ đo khoảng cách và độ đo tình cảm

C. Độ đo Ơclit và độ đo phi Ơclit

D. Độ đo tương tự và độ đo khoảng cách trong không gian 2 chiều

A. Độ đo không tương tự

B. Độ đo tương tự

C. Độ đo giữa 2 đối tượng cùng loại

D. Độ đo giữa 2 đối tượng khác loại

A. d = sqr(sqrt(x1 - x2) + sqrt(y1 - y2)), trong đó sqr là hàm bình phương, sqrt là hàm lấy căn.

B. d = sqr(sqrt(x1 + x2) + sqrt(y1 + y2)), trong đó sqr là hàm bình phương, sqrt là hàm lấy căn.

C. d = x1 * x2 + y1 * y2

D. Công thức khác

A. d(A, B) = 5

B. d(A, B) = 3

C. d(A, B) = 4

D. d(A, B) = 1

A. mC = (x1 + x2 + ... + xk) / k

B. mC = (x1 + x2 + ... + xk)

C. mC = (x1 + x2 + ... + xk) / N

D. mC = (x1 + x2 + ... + xk) / k * N

A. Khoảng cách từ x đến tâm cụm C là nhỏ nhất

B. Khoảng cách từ x đến tâm cụm C là lớn nhất

C. Khoảng cách từ x đến tâm cụm C bằng 0

D. Khoảng cách từ x đến tâm cụm C bằng k

A. Tính lại tâm của các cụm

B. Tính khoảng cách giữa các phần tử trong cụm

C. Tìm một số phần tử đại diện của cụm

D. Trộn các cụm lại với nhau để số cụm sinh ra là ít nhất

A. C1 = {A, B}; C2 = {C, D}

B. C1 = {A, C}; C2 = {B, D}

C. C1 = {A, B, C}; C2 = {D}

D. C1 = {A, B, D}; C2 = {C}

A. C1 = {A, B, E}; C2 = {C, D}

B. C1 = {A, C, E}; C2 = {B, D}

C. C1 = {A, B, C}; C2 = {D, E}

D. C1 = {A, B, D}; C2 = {C, E}

A. mC = (2; 1)

B. mC = (2; 0)

C. mC = (2.5; 1.5)

D. mC = (0; 0)

A. mC = (3; 2)

B. mC = (2; 3)

C. mC = (2.5; 1.5)

D. mC = (6; 1)