Nguyen Dung_DS321 Machine learning

Thuật toán hồi quy thuộc loại bài toán nào sau đây

• Học có giảm sát

• Học không giám sát

• Học tăng cường

• Học bán giám sát

Thuật toán k_means thuộc loại bài toán nào sau đây

• Học có giảm sát

• Học không giám sát

• Học tăng cường

• Học bán giám sát

Trong bài toán xác định một bức ánh có chứa một xe máy hay không thuộc loại bài toán nào sau đây

• Học có giảm sát

• Học không giám sát

• Học tăng cường

• Học bán giám sát

Chọn đáp án đúng nhất về hàm mất mát (loss function).

• Hàm mất mát dùng để mô tả mối quan hệ giữa phép đánh giá và tham số mô hình

• Hàm mất mát thường có giá trị lớn thì phép đánh giá cho kết quả tốt và ngược lại

• Để phép đánh trả về kết quả tốt ta đi tìm cực trị của hàm mất mát.

• Hàm mất mát của tất cả các thuật toán là giống nhau.

Hàm mất mát sau là của thuật toán nào

• Decission Tree

• Linear regression

• Bayes

• SVM

Trong phương pháp Gradient Decent hằng số Learning rate dùng để:

• Quy định ngưỡng hội tụ

• Quy định tốc độ học

• Quy định tham số mô hình

• Đánh giá tính hiệu quả của hàm mất mát.

Trong thuật toán hồi quy việc bổ sung cột số 1 vào trước tập dữ liệu để:

• Giúp cho việc tìm nghiệm nhanh hơn

• Giúp cho bài toán nhanh hội tụ hơn

• Loại những điểm dữ liệu bị nhiễu

• Mỗi điểm dữ liệu có độ dài phù hợp với độ dài của tham số mô hình.

Phát biểu nào sau đây không đúng về hàm sigmoid

• Là hàm số thực, liên tục, bị chặn trong khoảng [0,1].

• Nếu coi điểm có tung độ 0.5 là ngưỡng, các điểm càng xa ngưỡng về bên trái có giá trị càng gần một, các điểm càng xa ngưỡng về bên phải có giá trị càng gần không.

• Hàm có đạo hàm mọi nơi.

• Hàm sigmoid và hàm tand bị chặn trên giống nhau.

Công thức nào sau đây đúng của hàm sigmoid

• f(x)=1/(2 +e^x)

• f(x)=1/(1 +e^s)

• f(x)=1 +e^x

• f(x)=1/(1 +e^-x)

Đạo hàm của hàm sigmiod σ(s) ta được kết quả nào sau đây:

• σ(s)-(1 - σ(s))

• σ(s)(1 - σ(s))

• σ(s)

• 1 - σ(s)