Search Header Logo

Quizizz Week14 - Intro AI

Authored by Lực Văn

Mathematics

University

Used 18+ times

Quizizz Week14 - Intro AI
AI

AI Actions

Add similar questions

Adjust reading levels

Convert to real-world scenario

Translate activity

More...

    Content View

    Student View

10 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Naive Bayes có thể được coi là

Một thuật toán mà sử dụng các tính toán về xác suất hậu nghiệm

Một thuật toán mà sử dụng tính toán về tần suất xuất hiện của các giá trị thuộc tính trong tập huấn luyện

Một thuật toán mà sử dụng cây quyết định

2.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Phát biểu nào sau đây là ĐÚNG về hạn chế của thuật toán phân loại (multinomial) Naive Bayes?

Naive Bayes buộc phải tính xác xuất đầy đủ khi muốn đưa ra phán đoán lớp cho một quan sát cụ thể

Naive Bayes khó làm việc với những thuộc tính liên tục

Naive Bayes khó làm việc với các thuộc tính định danh mà có tập giá trị lớn

Naive Bayes giả thuyết các thuộc tính là độc lập với nhau, với điều kiện nhân lớp cho trước

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Những hàm khoảng cách nào sau đây có thể được dùng trong giải thuật học láng giềng gần nhất đối với các biến (thuộc tính) kiểu định danh?
Hàm khoảng cách Hamming
Hàm khoảng cách Manhattan
Hàm khoảng cách Euclidean

3

1 và 3

2 và 3

1 và 2

1

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Xác suất hậu nghiệm (Posterior probability) nói đến

xác suất để một quan sát (sự kiện) xuất hiện khi biết trước một mô hình hoặc giả thuyết

xác suất của một mô hình hoặc giả thuyết khi cho trước (một tập) dữ liệu

tri thức của một mô hình

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Phát biểu nào sau đây là đúng về giải thuật học láng giềng gần nhất?

Khi số lượng các thuộc tính kiểu số là ít, giải thuật học láng giềng gần nhất đạt độ chính xác cao hơn nếu các thuộc tính kiểu số đó có cùng khoảng giá trị.

Bất kể số lượng các thuộc tính kiểu số, giải thuật học láng giềng gần nhất đạt độ chính xác cao hơn nếu các thuộc tính kiểu số đó có củng khoảng giá trị.

Khi số lượng các thuộc tỉnh kiểu số là nhiều, giải thuật học láng giềng gần nhất đạt độ chính xác cao hơn nếu các thuộc tính kiểu số đó có cùng khoảng giá trị.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Khi mô hình hoá dữ liệu, sự không chắc chắn có thể xuất hiện trong

lớp mô hình (lớp hàm) đang dùng

tập dữ liệu, bộ tham số của một mô hình (hàm), và lớp mô hình đang dùng

tập dữ liệu thu thập được

bộ tham số của một mô hình (hàm) đã học được

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Phát biểu nào sau đây là đúng về hàm khoảng cách Manhattan?

Hàm khoảng cách Manhattan được dùng cho các biến kiểu định danh

Hàm khoảng cách Manhattan không dùng được cho các biến kiểu liên tục hoặc kiểu định danh

Hàm khoảng cách Manhattan được dùng cho các biến (thuộc tính) kiểu liên tục

Hàm khoảng cách Manhattan được dùng cho các biến kiểu liên tục hoặc kiểu định danh

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Google

Continue with Google

Email

Continue with Email

Classlink

Continue with Classlink

Clever

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Microsoft

Apple

Apple

Others

Others

Already have an account?