Câu hỏi về K-NN và Học máy

Câu hỏi về K-NN và Học máy

Professional Development

30 Qs

quiz-placeholder

Similar activities

20.11

20.11

Professional Development

25 Qs

Đố mẹo (P.4)

Đố mẹo (P.4)

Professional Development

25 Qs

Câu hỏi về pháp luật và kinh tế

Câu hỏi về pháp luật và kinh tế

Professional Development

28 Qs

INS Test

INS Test

Professional Development

25 Qs

reading (1)

reading (1)

1st Grade - Professional Development

34 Qs

Trắc nghiệm về SaaS

Trắc nghiệm về SaaS

Professional Development

25 Qs

Đố mẹo (P.26)

Đố mẹo (P.26)

Professional Development

25 Qs

Câu hỏi về K-NN và Học máy

Câu hỏi về K-NN và Học máy

Assessment

Quiz

Science

Professional Development

Medium

Created by

Nhi Khanh

Used 3+ times

FREE Resource

AI

Enhance your content in a minute

Add similar questions
Adjust reading levels
Convert to real-world scenario
Translate activity
More...

30 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

K-NN có thể được sử dụng cho loại bài toán nào?

Chỉ hồi quy.

Phân cụm.

Phân loại và hồi quy.

Chỉ phân loại.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Trong KNN, khoảng cách thường được sử dụng để tính độ gần giữa các điểm là:

Khoảng cách cosine.

Khoảng cách Manhattan.

Khoảng cách Euclid.

Khoảng cách Hamming.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Học máy giám sát là gì?

Học máy giám sát là phương pháp học máy sử dụng dữ liệu có nhân để huấn luyện mô hình.

Học máy giám sát là một loại học máy không cần huấn luyện.

Học máy giám sát chỉ áp dụng cho dữ liệu không có cấu trúc.

Học mày giảm sát là phương pháp học không sử dụng dữ liệu có nhãn.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Điểm yếu chính của KNN khi xử lý tập dữ liệu lớn là gì?

Không học được dữ liệu mới.

Mất nhiều thời gian tính toán do phải đo khoảng cách với tất cả điểm huấn luyện.

Không hoạt động với dữ liệu phân loại.

Luôn cần dữ liệu dạng văn bản.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Giải thuật A* được sử dụng chủ yếu trong lĩnh vực nào?

Tính toán số nguyên tố.

Phân tích cú pháp ngữ nghĩa.

Tìm kiếm đường đi tối ưu trong đồ thị.

Lập trình hướng đối tượng.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Giải thuật tìm kiếm sâu dần thường áp dụng cho bài toán nào?

Bải toán có không gian trạng thái lớn và độ sâu của nghiệm không biết trước.

Bài toán có không gian trạng thái lớn và độ sâu của nghiệm biết trước.

Bài toán có không gian trạng thái nhỏ và độ sâu của nghiệm không biết trước.

Bài toán có không gian trạng thái nhỏ và độ sâu của nghiệm biết trước.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Hạn chế chính của giải thuật tìm kiếm sâu dần là gì?

Không lập lại tất cả các công việc của giai đoạn trước.

Lập lại một nửa công việc của giai đoạn trước.

Lặp lại tất cả các công việc của giai đoạn trước

Lặp lại tất cả các công việc của giai đoạn sau

Create a free account and access millions of resources

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

By signing up, you agree to our Terms of Service & Privacy Policy

Already have an account?