Trắc nghiệm Tổng hợp Lý thuyết Học máy (Machine Learning) có đáp án
Bộ câu hỏi trắc nghiệm tổng hợp về Lý thuyết Học máy (Machine Learning) kèm đáp án chi tiết, giúp người học ôn tập các khái niệm cơ bản, thuật toán giám sát, không giám sát, học sâu (Deep Learning), và ứng dụng thực tế. Tài liệu phù hợp cho sinh viên ngành công nghệ thông tin và những người học chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo.
Từ khoá: trắc nghiệm Machine Learning lý thuyết Học máy thuật toán giám sát học sâu Deep Learning trí tuệ nhân tạo ứng dụng học máy câu hỏi trắc nghiệm ôn tập công nghệ thông tin luyện thi Học máy
Số câu hỏi: 125 câuSố mã đề: 5 đềThời gian: 50 phút
344,765 lượt xem 26,521 lượt làm bài
Chọn mã đề:
Bạn chưa làm Mã đề 1!!!
Xem trước nội dung:
Câu 1: 0.4 điểm
Giả sử chúng ta muốn xây dựng một mô hình phân loại, tập hợp các trường hợp dữ liệu được sử dụng để điều chỉnh các tham số (quá trình học) được gọi là... Lựa chọn:
A.
Tập lưu trữ
B.
Tập xác thực
C.
Tập huấn luyện
D.
Tập kiểm tra
Câu 2: 0.4 điểm
Hồi quy là a ví dụ của ...
A.
Học tập không giám sát
B.
Lựa chọn tính năng
C.
Học tăng cường
D.
Học tập có giám sát
Câu 3: 0.4 điểm
Trong ... , a mô hình dự đoán thường được xây dựng bằng cách huấn luyện a tập hợp dữ liệu được quan sát
A.
Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng
B.
Học máy
C.
Khoa học dữ liệu
D.
Khai thác dữ liệu
Câu 4: 0.4 điểm
Hồi quy logistic chỉ có tác dụng đối với tập dữ liệu có mối quan hệ thực sự giữa x và y là tuyến tính vì ...
A.
quyết định ranh giới của nó về cơ bản là a đường trong R^2
B.
quyết định biên của nó về cơ bản là mặt phẳng trong R^3
C.
quyết định biên của nó về cơ bản là a siêu phẳng trong RAn (n > ;= 1)
Câu 5: 0.4 điểm
Thuật toán học máy nào sau đây thường KHÔNG dùng cho bài toán phân lớp (classification):
A.
k-trung bình (k-means)
B.
máy vector hỗ trợ (support vector machine)
C.
hồi quy logistic (logistic regression)
D.
naïve Bayes
Câu 6: 0.4 điểm
Vấn đề phân loại đầu ra ... Lựa chọn:
A.
Một số phức
B.
Một giá trị hạng mục
C.
Một giá trị liên tục
D.
Một số thực
Câu 7: 0.4 điểm
Nếu nhãn y (đặc điểm đích) trong bài toán phân loại chỉ có hai giá trị có thể (0 hoặc 1), thì bài toán này được gọi là ...
A.
phân loại nhiều lớp
B.
Phân loại 4 lớp
C.
Phân loại 3 lớp
D.
phân loại nhị phân
Câu 8: 0.4 điểm
Theo bài giảng, giả thuyết h(z) = sigmoid(z) = 1/[1+e^(-z)] (z = 2 + x). Nếu x = -2 thì h(z) = ?
A.
0
B.
b.0.5
C.
1
D.
0,75
Câu 9: 0.4 điểm
Yêu cầu "dự đoán giá trị thực của một điểm dữ liệu mới dựa vào tập dữ liệu đã thu thập" thuộc loại bài toán nào?
A.
Bài toán phân lớp
B.
Bài toán hồi quy
C.
Bài toán gom cụm
D.
Bài toán máy dịch
Câu 10: 0.4 điểm
(Các) lý do của việc trang bị không phù hợp?
A.
Mô hình quá đơn giản
B.
Không đủ dữ liệu đào tạo
C.
Tất cả các yếu tố đều đúng
D.
Độ lệch cao và phương sai thấp
E.
đ. Tập dữ liệu huấn luyện không được làm sạch, chứa tiếng ồn
Câu 11: 0.4 điểm
Phát hiện mối quan hệ giữa a tập hợp các đặc điểm mô tả và a đặc điểm mục tiêu từ a tập hợp các điểm dữ liệu được quan sát là mục tiêu của ...
A.
Phát hiện đối tượng
B.
Khai thác dữ liệu
C.
Học máy
D.
Khoa học dữ liệu
Câu 12: 0.4 điểm
L3. Số liệu nào sau đây thường KHÔNG được sử dụng để huấn luyện mô hình hồi quy tuyến tính?
A.
Có nghĩa là lỗi tuyệt đối
B.
Entropy chéo nhị phân
C.
bình phương R
D.
Lỗi bình phương trung bình gốc (RMSE)
Câu 13: 0.4 điểm
Trong mô hình hồi quy logistic, giá trị dự đoán được xác định bởi P(y=1|x, w) = g(w0 + w1x), phạm vi của đầu vào x sẽ là bao nhiêu?
A.
(-vô cùng, 0)
B.
(0, vô cực)
C.
(-vô cùng, vô cùng)
D.
(0, 1)
Câu 14: 0.4 điểm
Hàm logit, ký hiệu là l(x), là hàm log của tỷ lệ cược.
A.
SAI
B.
Không được đưa ra
C.
ĐÚNG
Câu 15: 0.4 điểm
Trong ứng dụng về xử lý văn bản (text), người ta thường đo độ tương tự giữa hai văn bản bằng cách nào?
A.
Tính khoảng cách Euclid giữa hai vector
B.
Tính khoảng cách Minkowski giữa hai vector
C.
Tính khoảng cách Manhattan giữa hai vector
D.
Tính góc giữa giữa hai vector thông qua cosine
Câu 16: 0.4 điểm
Những loại bộ dữ liệu nào thường cần thiết để xây dựng mô hình học máy như a quy trình 'hoàn thành'?
A.
Tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra
B.
Bộ kiểm tra và bộ xác nhận
C.
Tập huấn luyện và tập xác nhận
D.
Tập huấn luyện và tập kiểm tra
Câu 17: 0.4 điểm
L1.X. A vấn đề hồi quy xuất ra ...
A.
Giá trị phân loại
B.
Giá trị rời rạc
C.
A số thực
D.
A số phức
Câu 18: 0.4 điểm
Câu nào sau đây là SAI về vấn đề dự đoán? Lựa chọn:
A.
Hồi quy là một nhiệm vụ của vấn đề dự đoán
B.
Quá trình dự đoán thường dựa trên kinh nghiệm hoặc kiến thức, nhưng không phải lúc nào cũng vậy
C.
Dự đoán dữ liệu bị thiếu hoặc không có sẵn cho một quan sát mới dựa trên dữ liệu quan sát được và một số giả định bổ sung
D.
Quá trình dự đoán trả về một giá trị rời rạc
Câu 19: 0.4 điểm
Tất cả dữ liệu cần được tiền xử lý để làm sạch và chính xác trước khi được đưa vào quá trình xây dựng các mô hình học máy. Lựa chọn:
A.
Sai
B.
Đúng
Câu 20: 0.4 điểm
Đâu KHÔNG phải là thuật toán dùng để thu giảm số chiều dữ liệu?
A.
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projections)
B.
LDA (Linear Discriminant Analysis)
C.
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
D.
PLA (Perceptron Learning Algorithm)
Câu 21: 0.4 điểm
L1.X. Cách tiếp cận nào sau đây giúp tránh việc trang bị thiếu trang bị?
A.
Thực hiện kỹ thuật tính năng
B.
Thực hiện tiền xử lý dữ liệu a cách khéo léo
C.
Tăng độ phức tạp của mô hình
D.
Tất cả các phương pháp được đề cập
Câu 22: 0.4 điểm
Nếu nhãn y (đặc trưng mục tiêu) trong bài toán phân loại chỉ có hai giá trị có thể (0 hoặc 1), thì bài toán này được gọi là ...
A.
Phân loại đa lớp
B.
Phân loại nhị phân
C.
Phân loại 3 lớp
D.
Phân loại 4 lớp
Câu 23: 0.4 điểm
Câu nào sau đây KHÔNG đúng về vấn đề phân loại và dự đoán? Lựa chọn:
A.
Trong phân loại, đầu ra là một giá trị rời rạc.
B.
Nhiệm vụ dự đoán về cơ bản là phân loại.
C.
Phân loại là một nhiệm vụ dự đoán.
D.
Trong dự đoán, đầu ra có thể là một giá trị liên tục hoặc một giá trị rời rạc.
Câu 24: 0.4 điểm
Phát biểu nào sau đây SAI đối với phép phân tích thành phần chính (principal component analysis - PCA)?
A.
PCA là một phương pháp dùng để giảm chiều dữ liệu
B.
Đây là phương pháp đi tìm một phép xoay hệ trục tọa độ
C.
Hệ cơ sở mới trong PCA là một hệ trực chuẩn
D.
PCA là một thuật toán học có giám sát (supervised)
Câu 25: 0.4 điểm
Kỹ thuật nào sau đây có thể được dùng để thu giảm dữ liệu?
A.
Lấy mẫu (sampling)
B.
Hồi quy (regressing)
C.
Gom cụm (clustering)
D.
Phân lớp (classifying)
Đề thi tương tự
Trắc Nghiệm Tổng Hợp Ôn Thi Môn Lý Thuyết Thống Kê - Đại Học Công Nghệ Sài Gòn (STU) - Miễn Phí, Có Đáp ÁnĐại học - Cao đẳng
1 mã đề 50 câu hỏi 1 giờ
75,7665,825
Trắc Nghiệm Tổng Hợp Ôn Thi Môn Lý Thuyết Tài Chính Tiền Tệ 4 - Đại Học Kinh Tế Quốc Dân (NEU) - Miễn Phí, Có Đáp ÁnĐại học - Cao đẳng
1 mã đề 20 câu hỏi 1 giờ
64,8584,986
Trắc Nghiệm Tổng Hợp Ôn Thi Môn Lý Thuyết Tài Chính Tiền Tệ (Đề 1) - Đại Học Sài Gòn (SGU) - Miễn Phí, Có Đáp ÁnĐại học - Cao đẳng
1 mã đề 50 câu hỏi 1 giờ
71,8265,521
Trắc Nghiệm Tổng Hợp Ôn Thi Môn Lý Thuyết Tài Chính Tiền Tệ (Đề 4) - Đại Học Sài Gòn (SGU) - Miễn Phí, Có Đáp ÁnĐại học - Cao đẳng
1 mã đề 50 câu hỏi 1 giờ
65,3455,021
Trắc Nghiệm Tổng Hợp Ôn Thi Môn Lý Thuyết Tài Chính Tiền Tệ (Đề 5) - Đại Học Sài Gòn (SGU) - Miễn Phí, Có Đáp ÁnĐại học - Cao đẳng
1 mã đề 50 câu hỏi 1 giờ
77,9325,991