Machine Learning Overview

Front

Trong Linear Regression, giá trị tối ưu của hệ số θ được tính bằng công thức nào?

Back

Front

Điều gì xảy ra nếu learning rate quá nhỏ khi sử dụng Gradient Descent?

Back

Mô hình hội tụ rất chậm

Answer explanation

C - Learning rate nhỏ khiến tốc độ hội tụ rất chậm

Front

Dòng lệnh nào dưới đây tạo mô hình RandomForest với 100 cây trong scikit-learn?

Back

RandomForestClassifier(n_estimators=100)

Answer explanation

B - Tham số đúng là n_estimators

Front

Giả sử bạn chuẩn hóa dữ liệu bằng StandardScaler, giá trị trung bình mới sẽ là?

Back

0

Answer explanation

A - StandardScaler chuẩn hóa dữ liệu về trung bình 0 và độ lệch chuẩn 1

Front

Hàm kích hoạt nào sau đây không khả vi tại 0? Options: Sigmoid, ReLU, Tanh, ELU

Back

ReLU

Answer explanation

B - ReLU không khả vi tại 0

Front

Khi nào một cây quyết định (Decision Tree) dễ bị overfitting?

Back

Khi cây không bị giới hạn độ sâu

Answer explanation

C - Cây quá sâu dễ fitting noise, gây overfit

Front

Công thức tính entropy trong Decision Tree là gì?

Back

Front

Trong KNN, chi phí tính toán tăng mạnh do yếu tố nào?

Back

Tăng kích thước dữ liệu huấn luyện, Tăng số lượng đặc trưng

Answer explanation

D - KNN có độ phức tạp cao với tập huấn luyện và đặc trưng lớn

Front

Sử dụng GridSearchCV có tác dụng gì?

Back

Tối ưu siêu tham số

Answer explanation

C - GridSearchCV dùng để tìm siêu tham số tối ưu

Front

Mã nào tạo mô hình SVM với kernel tuyến tính? Options: SVC(kernel='rbf'), SVC(kernel='linear'), SVC(kernel='poly'), SVC(kernel='sigmoid')

Back

SVC(kernel='linear')

Answer explanation

B - 'linear' là kernel tuyến tính