Trắc nghiệm tổng hợp Data mining có đáp án

236 lượt thi 203 câu hỏi 60 phút

Đề thi liên quan:

Danh sách câu hỏi:

Câu 1:

Data Mining được định nghĩa là gì ? 

Xem đáp án

Câu 1:

Thuật ngữ Data Mining dịch ra tiếng Việt có nghĩa là:

Xem đáp án

Câu 2:

Thuật ngữ Knowledge Discovery from Databases – KDD có nghĩa là: 

Xem đáp án

Câu 3:

Phát biểu nào sau đây là đúng ?

Xem đáp án

Câu 4:

Hiện nay, Data Mining đã được ứng dụng trong: 

Xem đáp án

Câu 5:

Thuật ngữ Tiền xử lí dữ liệu bằng tiếng Anh là:

Xem đáp án

Câu 8:

Thuật toán Apriori có nhược điểm chính là: 

Xem đáp án

Câu 19:

Cho tập mục thường xuyên X={A, B}, từ tập X có thể sinh ra các luật kết hợp sau: 

Xem đáp án

Câu 20:

Cho FP-Tree như hình vẽ, có mấy đường đi kết thúc ở nút m 
Cho FP-Tree như hình vẽ, có mấy đường đi kết thúc ở nút m    a. 2 đường đi  b. 1 đường đi  c. 3 đường đi (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 21:

Cho FP-Tree như hình vẽ, có mấy đường đi kết thúc ở nút p 
Cho FP-Tree như hình vẽ, có mấy đường đi kết thúc ở nút p a. 2 đường đi  b. 1 đường đi  c. 3 đường đi   (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 22:

Hai thuật toán FP-Growth và Apriori dùng để: 

Xem đáp án

Câu 23:

Phương pháp nào không phải là phương pháp phân lớp: 

Xem đáp án

Câu 24:

Khi chọn 1 thuộc tính A để làm gốc cây quyết định. Nếu thuộc tính A có 3 giá trị thì cây quyết định có bao nhiêu nhánh? 

Xem đáp án

Câu 25:

Sử dụng thuật toán ILA, khi kết luận C có n giá trị thì ta cần chia bảng chứa các ví dụ học thành mấy bảng con: 

Xem đáp án

Câu 27:

Gom cụm (clustering) gì: 

Xem đáp án

Câu 28:

Thuật ngữ tiếng Anh nào có nghĩa là phân cụm dữ liệu 

Xem đáp án

Câu 29:

Thuật ngữ tiếng Anh nào có nghĩa là Khai phá dữ liệu 

Xem đáp án

Câu 30:

Thuật ngữ tiếng Anh nào có nghĩa là Phân lớp dữ liệu 

Xem đáp án

Câu 33:

Có bao nhiêu thuật toán phân cụm: 

Xem đáp án

Câu 34:

Trong thuật toán phân cụm k-mean, ban đầu k tâm được chọn: 

Xem đáp án

Câu 36:

Quá trình khai phá tri thức trong CSDL (KDD) có thể phân chia thành các giai đoạn sau: 

Xem đáp án

Câu 37:

Các loại đặc trưng của dữ liệu:

Xem đáp án

Câu 38:

Một số bài toán điển hình trong khai phá dữ liệu là: 

Xem đáp án

Câu 39:

Một số thách thức lớn trong quá trình khai phá dữ liệu là (chọn đáp án đúng nhất): 

Xem đáp án

Câu 40:

Một số lĩnh vực liên quan đến khai phá tri thức – KDD là: 

Xem đáp án

Câu 41:

Khai phá dữ liệu có lợi ích gì?

Xem đáp án

Câu 42:

Khai phá dữ liệu có lợi ích gì? 

Xem đáp án

Câu 43:

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) là quá trình: 

Xem đáp án

Câu 44:

Một số ứng dụng tiềm năng của Khai phá dữ liệu: 

Xem đáp án

Câu 45:

Các cơ sở dữ liệu cần khai phá là: 

Xem đáp án

Câu 46:

Thuật ngữ Big Data có nghĩa là: 

Xem đáp án

Câu 47:

Thuật ngữ BioInfomatics có nghĩa là 

Xem đáp án

Câu 48:

Phát biểu nào sau đây là đúng 

Xem đáp án

Câu 49:

Làm sạch dữ liệu là: 

Xem đáp án

Câu 50:

Các bài toán thuộc làm sạch dữ liệu là: 

Xem đáp án

Câu 52:

Một số phương pháp loại bỏ dữ liệu nhiễu là: 

Xem đáp án

Câu 54:

Khi xử lý thiếu giá trị của các bản ghi dữ liệu, phương pháp ‘Bỏ qua bản ghi có giá trị thiếu’ chỉ thích hợp khi: 

Xem đáp án

Câu 55:

Cho cơ sở dữ liệu giao dịch gồm N giao dịch (bản ghi). I là tập chứa tất cả các mục (item) trong CSDL. X là một tập chứa các mục thuộc I. Giao dịch hỗ trợ X là giao dịch chứa tất cả các mục có trong X. Độ hỗ trợ của tập mục X được định nghĩa là:

Xem đáp án

Câu 56:

Cho cơ sở dữ liệu giao dịch gồm N giao dịch (bản ghi). I là tập chứa tất cả các mục (item) trong CSDL. X, Y là tập chứa các mục thuộc I. Độ tin cậy của luật kết hợp X🡪 Y được định nghĩa là: 

Xem đáp án

Câu 57:

Cho cơ sở dữ liệu giao dịch gồm N giao dịch (bản ghi). I là tập chứa tất cả các mục (item) trong CSDL. X, Y là tập chứa các mục thuộc I. Độ hỗ trợ của luật kết hợp X🡪 Y được định nghĩa là:

Xem đáp án

Câu 59:

Cho cơ sở dữ liệu giao dịch gồm N giao dịch (bản ghi). I là tập chứa tất cả các mục (item) trong CSDL. Min_Supp là độ hỗ trợ tối thiểu, Min_Conf là độ tin cậy tối thiểu. X, Y là tập chứa các mục thuộc I. Luật kết hợp X🡪Y được chọn nếu: 

Xem đáp án

Câu 62:

Cho A, B, C, là các item và A-->BC là luật kết hợp thỏa mãn độ hỗ trợ tối thiểu Min_Sup và độ tin cậy tối thiểu Min_Conf. Ta thấy rằng luật kết hợp AB-->C cũng thỏa mãn điều kiện về độ hỗ trợ tối thiểu và độ tin cậy tối thiểu vì:

Xem đáp án

Câu 63:

Cho A, B, C, D là các mục trong cơ sở dữ liệu giao dịch. Kết luận nào sau đây là sai: 

Xem đáp án

Câu 64:

Phát biểu nào sau đây là đúng:

Xem đáp án

Câu 66:

Trong thuật toán Apriori, tập mục chứa k-item được tạo ra bằng cách nào trong các cách sau: 

Xem đáp án

Câu 68:

Khẳng định nào sau đây là sai: 

Xem đáp án

Câu 69:

Có thể sử dụng phân lớp dựa trên mạng Nơron nhân tạo. Vậy mạng Nơron nhân tạo là gì? 

Xem đáp án

Câu 70:

Độ phân biệt (độ lộn xộn) của kết luận C với thuộc tính A được tính theo công thức: 

Xem đáp án

Câu 71:

Kết luận nào trong các kết luận sau là sai: 

Xem đáp án

Câu 72:

Kết luận C gồm 2 giá trị Yes và No. Entropy(C: 1 nói nên điều gì: 

Xem đáp án

Câu 73:

Kết luận C gồm 2 giá trị Yes và No. Entropy(C: 0 nói nên điều gì:

Xem đáp án

Câu 74:

Khi sử dụng thuật toán Quilan để xây dựng cây quyết định. Tại mỗi bước của thuật toán ta chọn thuộc tính nào trong số các thuộc tính còn lại để làm gốc phân nhánh? 

Xem đáp án

Câu 75:

Khi sử dụng thuật toán CLS (Concept Learning System) để xây dựng cây quyết định. Tại mỗi bước của thuật toán ta chọn thuộc tính nào trong số các thuộc tính còn lại để làm gốc phân nhánh? 

Xem đáp án

Câu 76:

Entropy là một đại lượng có miền giá trị là: 

Xem đáp án

Câu 77:

Thuật toán Quilan là thuật toán dùng để: 

Xem đáp án

Câu 78:

Độ đo ‘gần gũi’ là gì ? 

Xem đáp án

Câu 79:

Độ đo ‘gần gũi’ gồm có: 

Xem đáp án

Câu 80:

Độ đo khoảng cách trong không gian Ơclit là độ đo: 

Xem đáp án

Câu 81:

Cho 2 điểm trong mặt phẳng toạ độ Oxy, cho 2 điểm A(x1, y1), B(x2, y2). Khoảng cách Ơclit giữa 2 điểm này là: 

Xem đáp án

Câu 84:

Trong thuật toán phân cụm k-mean, sau khi chọn được k điểm làm tâm, phần tử x sẽ được gán vào cụm C sao cho: 

Xem đáp án

Câu 85:

Trong thuật toán k-mean, sau khi gán các đối tượng vào k cụm cần phải: 

Xem đáp án

Câu 90:

k-Mean phù hợp với các cụm có hình dạng nào sau đây: 

Xem đáp án

Câu 91:

Phát biểu nào sau đây không là nhược điểm của thuật toán K-mean 

Xem đáp án

Câu 92:

Thuật toán phân cụm k-mean dừng khi: 

Xem đáp án

Câu 93:

Hãy chọn phát biểu sai trong các phát biểu sau đây về thuật toán phân cụm k mean: 

Xem đáp án

Câu 94:

Kết quả của quá trình phân cụm phân cấp là: 

Xem đáp án

Câu 95:

Chọn phát biểu sai trong các phát biểu sau: 

Xem đáp án

Câu 96:

Tiến trình Khai phá tri thức – KDD gồm các bước như sau:

Xem đáp án

Câu 97:

Sự bùng nổ của dữ liệu trong những năm gần đây có nhiều nguyên nhân, trong đó có những nguyên nhân sau (chọn đáp án đúng nhất): 

Xem đáp án

Câu 98:

Data Integeation là: 

Xem đáp án

Câu 99:

Phát biểu nào sai về ‘Tiền xử lí dữ liệu’: 

Xem đáp án

Câu 100:

Các bài toán chính trong ‘Tiền xử lí dữ liệu’ là: 

Xem đáp án

Câu 101:

Xếp thùng - Binning - là phương pháp rời rạc hóa đơn giản nhất. Phương pháp này gồm có:

Xem đáp án

Câu 102:

Phương pháp Xếp thùng - Binning là phương pháp: 

Xem đáp án

Câu 103:

Cho tập dữ liệu được xếp theo giá: 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34. Chia tập dữ liệu trên thành 3 thùng. Kết quả chia thùng theo chiều sâu là: 

Xem đáp án

Câu 104:

Cho tập dữ liệu được xếp theo giá: 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34. Chia tập dữ liệu trên thành 3 thùng theo chiều sâu. Kết quả chia thùng làm trơn theo trung bình là: 

Xem đáp án

Câu 105:

Cho tập dữ liệu được xếp theo giá: 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34. Chia thành 3 thùng theo chiều sâu. Kết quả phương pháp chia thùng làm trơn theo biên là:

Xem đáp án

Câu 106:

Phương pháp xếp thùng phân hoạch cân bằng theo bề rộng là:

Xem đáp án

Câu 107:

Trong quá trình Tiền xử lí dữ liệu người ta thường dùng một số phương pháp chuẩn hóa dữ liệu sau: 

Xem đáp án

Câu 108:

Một số chiến lược rút gọn dữ liệu là: 

Xem đáp án

Câu 113:

Phát biểu nào đúng về Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis-PCA): 

Xem đáp án

Câu 114:

Phát biểu nào đúng về Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis-PCA: 

Xem đáp án

Câu 115:

Rời rạc hóa là: 

Xem đáp án

Câu 116:

Cho L là tập mục thường xuyên, S là tập con của L thì với mọi tập con S’ của S ta có: 

Xem đáp án

Câu 117:

Cho X, Y là các tập mục, X là tập con của Y thì ta có: 

Xem đáp án

Câu 118:

Cho X={A,B}, Y={A, B, C} là các tập mục, ta có: 

Xem đáp án

Câu 119:

Cho X không là tập mục thường xuyên thì với mọi tập Y chứa X ta có kết luận: 

Xem đáp án

Câu 120:

Cho X ={A,B,C} là tập mục thường xuyên, Y={A, B} ta có kết luận:

Xem đáp án

Câu 121:

Kết luận nào sau đây là sai: 

Xem đáp án

Câu 122:

Cho X ={A, B} không là tập mục thường xuyên, Y = {A, B, C} ta có kết luận:

Xem đáp án

Câu 123:

Cho X ={X1, X2, …, Xn } là tập các mục. Y là tập con của X. Nếu tất cả các mục Xi đều không là tập mục không thường xuyên thì ta có kết luận: 

Xem đáp án

Câu 124:

Ý tưởng chính của thuật toán Apriori là: 

Xem đáp án

Câu 125:

Cho tập mục thường xuyên X có độ dài k (k mục), từ tập X có thể sinh ra bao nhiêu luật kết hợp: 

Xem đáp án

Câu 126:

Cho tập mục thường xuyên X={A, B, C}, từ tập X có thể sinh ra bao nhiêu luật kết hợp: 

Xem đáp án

Câu 127:

Cho tập mục thường xuyên X={A, B, C, D}, từ tập X có thể sinh ra bao nhiêu luật kết hợp: 

Xem đáp án

Câu 128:

Cho 3 điểm x, y, z. Độ đo khoảng cách d phải thỏa mãn các điều kiện nào:

Xem đáp án

Câu 129:

Khi chọn đại diện cho cụm, có thể chọn các đại diện sau:

Xem đáp án

Câu 130:

Có N phần tử cần chia thành m cụm, mỗi cụm có ít nhất 1 phần tử. Gọi S(N,m) là số cách chia N phần tử vào m cụm. Công thức nào sau đây cho ta tổng số cách chia cụm: 

Xem đáp án

Câu 135:

Hãy chọn định nghĩa đúng về Ma trận không tương tự:

Xem đáp án

Câu 136:

Phát biểu nào sau đây không đúng về Ma trận không tương tự:

Xem đáp án

Câu 137:

Sơ đồ gần gũi là :

Xem đáp án

Câu 138:

Độ phức tạp của thuật toán k-Mean là: 

Xem đáp án

Câu 139:

Phát biểu nào đúng về thuật toán liên kết đơn: 

Xem đáp án

Câu 140:

Cho tập ví dụ học như bảng. Có bao nhiêu thuộc tính để phân lớp ?

Cho tập ví dụ học như bảng. Có bao nhiêu thuộc tính để phân lớp ?  a. 4 thuộc tính b. 3 thuộc tính c. 5 thuộc (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 142:

Cho tập ví dụ học như bảng. Các thuộc tính dùng để phân lớp là:Cho tập ví dụ học như bảng. Các thuộc tính dùng để phân lớp là:   a. Outlook, Temperature, Humidity, Wind  (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 143:

Cho tập ví dụ học như bảng. Sử dụng thuật toán ILA, cần chia bảng ví dụ học này thành mấy bảng con:Cho tập ví dụ học như bảng. Sử dụng thuật toán ILA, cần chia bảng ví dụ học này thành mấy bảng con: (ảnh 1) 

Xem đáp án

Câu 170:

Cho FP-Tree như hình vẽ, mũi tên nét đứt biểu thị cho:

Cho FP-Tree như hình vẽ, mũi tên nét đứt biểu thị cho:   a. Con trỏ xuất phát từ bảng đầu mục, trỏ vào nút (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 171:

Cho FP-Tree như hình vẽ, cơ sở điều kiện của nút P là:Cho FP-Tree như hình vẽ, cơ sở điều kiện của nút P là:  a. {f:2, c:2, a:2, m:2} và {c:1, b:1} b. {f:3, c:3, a:3, m:2}  (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 172:

Cho FP-Tree như hình vẽ, cơ sở điều kiện của nút M là: Cho FP-Tree như hình vẽ, cơ sở điều kiện của nút M là:  a. {f:2, c:2, a:2}, {f:1, c:1, a:1, b:1}   b. {f:4, c: (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 173:

Cho FP-Tree như hình vẽ, cơ sở điều kiện của nút a là: Cho FP-Tree như hình vẽ, cơ sở điều kiện của nút a là:  a. {f:3, c:3} b. {f:4, c:3} c. {f:4, c:3, a:3} d. {f:3, c:3, a:3 (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 179:

Cho tập ví dụ học như bảng. Entropy của kết luận C= Play Ball là: 
Cho tập ví dụ học như bảng. Entropy của kết luận C= Play Ball là:  a. Entropy(C)=1 b. Entropy(C)=3 (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 180:

Cho tập ví dụ học như bảng. Entropy của thuộc tính Outlook = ‘Sunny’ là: 
Cho tập ví dụ học như bảng. Entropy của thuộc tính Outlook = ‘Sunny’ là:  a. Giá trị khác b. Entropy (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 181:

Cho tập ví dụ học như bảng. Entropy của thuộc tính Outlook là: 
Cho tập ví dụ học như bảng. Entropy của thuộc tính Outlook là:  a. Giá trị khác b. Entropy(Outlook)=1  (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 185:

Cho tập ví dụ học như bảng. P(Play Ball= ‘No’) là: Cho tập ví dụ học như bảng. P(Play Ball= ‘No’) là:  a. 1/2 b. 1/3 c. 0/3 d. Giá trị khác (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 186:

Cho tập ví dụ học như bảng. P(Wind= ‘Weak’) là: 
Cho tập ví dụ học như bảng. P(Wind= ‘Weak’) là:  a. 4/6 b. 3/6 c. 2/6 d. Giá trị khác (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 197:

Cho FP-Tree như hình vẽ, cây điều kiện FP của nút f là: Cho FP-Tree như hình vẽ, cây điều kiện FP của nút f là:  a. Cây rỗng b. {f:4} c. {f:4, c:1} d. {f:3, c:3, a:3 (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 198:

Cho FP-Tree như hình vẽ, cây điều kiện FP của nút a là: Cho FP-Tree như hình vẽ, cây điều kiện FP của nút a là:  a. {f:4, c:3} b. {f:3, c:3} c. {f:4, c:3, a:3} d. {f:3, c:3, a:3 (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 199:

Cho đồ thị như hình vẽ. Từ đồ thị ta thấy:

Cho đồ thị như hình vẽ. Từ đồ thị ta thấy:  a. Với cùng số lượng giao dịch như nhau, thời gian thực thi của (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 200:

Cho đồ thị như hình vẽ. Nhận xét nào sau đây là sai: Cho đồ thị như hình vẽ. Nhận xét nào sau đây là sai:  a. Với cùng số lượng giao dịch như nhau, thời gian  (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 201:

Cho đồ thị như hình vẽ, đồ thị trên biểu diễn gì ?

Cho đồ thị như hình vẽ, đồ thị trên biểu diễn gì ?  a. So sánh giữa Thời gian thực thi (tính bằng giây) của 2 (ảnh 1)

Xem đáp án

Câu 202:

Cho đồ thị như hình vẽ. Từ đồ thị ta thấy:Cho đồ thị như hình vẽ. Từ đồ thị ta thấy:  a. Với cùng ngưỡng của độ hỗ trợ, thời gian thực thi của  (ảnh 1)

Xem đáp án

4.6

47 Đánh giá

50%

40%

0%

0%

0%