Quản trị logistic và chuỗi cung ứng - BA29

Anh văn III/Tiếng anh cơ bản 3 - EG09.3

Kỹ thuật điện tử số - IT01.2

Ngôn ngữ thiết kế Web - IT14

Phương pháp nghiên cứu khoa học - HM01/HM55

Khởi nghiệp kinh doanh - HM35/HM85

Quản lý tổ chức sự kiện - HM23

Phát triển các hệ thống TMĐT - EC16

Quản trị logistic và chuỗi cung ứng - BA29/EC08

Tiếng Trung Quốc 1A - CN12

Tiếng Trung Quốc 1B - CN13

Logic học đại cương - CN08

Cơ sở văn hoá Việt Nam - CN01

Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - BF36

Luật Tài chính - Ngân hàng - BF33

Công nghệ tài chính căn bản - BF43

Quản trị tài chính - HM59

Tiền tệ và thanh toán quốc tế - HM65

Quản lý chất lượng dịch vụ - HM87

Giám sát khách sạn - HM32

Zalo Trợ thủ học tập HOU

Mẫu bằng tại đại học Mở Hà Nội HOU

Trợ thủ học tập HOU - Đại học Mở Hà Nội

Câu hỏi 21634 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Phương pháp nào giúp phát hiện và loại bỏ dữ liệu nhiễu dựa trên mô hình hồi quy?

Các câu hỏi khác:

Câu hỏi 21678:
Vì sao tính đầy đủ (Completeness) quan trọng trong dữ liệu?

A. Giảm kích thước tập dữ liệu
B. Giúp dữ liệu không bị thiếu thông tin quan trọng
C. Giúp tăng tốc độ xử lý mô hình
D. Không quan trọng lắm
Câu hỏi 499784:
Khi các thuộc tính từ các nguồn dữ liệu khác nhau có cách đặt tên khác nhau, cách giải quyết nào hợp lý nhất?

A. Định nghĩa một bảng ánh xạ để đồng nhất tên thuộc tính
B. Giữ nguyên tất cả tên thuộc tính khác nhau
C. Bỏ qua dữ liệu từ nguồn có tên thuộc tính khác biệt
D. Xóa tất cả các dữ liệu có tên không trùng khớp
Câu hỏi 499785:
Tại sao phương pháp PCA lại hữu ích trong giảm kích thước dữ liệu?

A. Vì nó giúp tìm ra các thành phần quan trọng nhất của dữ liệu
B. Vì nó thay thế dữ liệu gốc bằng dữ liệu mới hoàn toàn
C. Vì nó loại bỏ hoàn toàn các thuộc tính không liên quan
D. Vì nó làm tăng độ phức tạp của mô hình
Câu hỏi 499790:
Nếu một bộ dữ liệu có kích thước quá lớn và gây tốn kém tài nguyên xử lý, phương pháp nào phù hợp nhất?

A. Tăng thêm dữ liệu để đảm bảo mô hình hoạt động tốt hơn
B. Giữ nguyên dữ liệu và chỉ thay đổi thuật toán xử lý
C. Chọn mẫu hoặc giảm số chiều bằng PCA
D. Tách dữ liệu thành nhiều phần nhỏ và xử lý riêng biệt
Câu hỏi 207369:
Khi dữ liệu có quá nhiều thuộc tính không liên quan, phương pháp nào phù hợp để xử lý?

A. Giữ nguyên tất cả thuộc tính để đảm bảo không mất thông tin
B. Chuyển đổi dữ liệu về dạng văn bản để dễ xử lý hơn
C. Sử dụng PCA hoặc lựa chọn đặc trưng
D. Thêm nhiều thuộc tính mới để tăng tính đa dạng
Câu hỏi 207370:
Khi nào nên sử dụng rời rạc hóa dữ liệu (Discretization)?

A. Khi muốn giảm kích thước dữ liệu bằng PCA
B. Khi muốn chuyển đổi dữ liệu liên tục thành các nhóm giá trị rời rạc
C. Khi muốn chuẩn hóa dữ liệu về cùng một tỷ lệ
D. Khi muốn lọc bỏ dữ liệu nhiễu khỏi tập dữ liệu
Câu hỏi 207371:
Khi xử lý dữ liệu thiếu của một cột chứa dữ liệu danh mục (categorical), phương pháp nào hợp lý?

A. Loại bỏ tất cả dữ liệu
B. Điền bằng giá trị trung bình
C. Điền bằng số 0
D. Điền bằng giá trị phổ biến nhất
Câu hỏi 207373:
Một cách phổ biến để giải quyết vấn đề định danh thực thể là gì?

A. Giữ nguyên tất cả các định dạng từ các nguồn
B. Bỏ qua sự khác biệt giữa các nguồn dữ liệu
C. Sử dụng phương pháp chuẩn hóa dữ liệu để tạo định dạng chung
D. Chỉ sử dụng một nguồn dữ liệu duy nhất
Câu hỏi 207376:
Khi nào dữ liệu được coi là khả diễn giải (Interpretability)?

A. Khi dữ liệu dễ hiểu và có ý nghĩa đối với người dùng
B. Khi dữ liệu không có giá trị trống
C. Khi dữ liệu có nhiều giá trị số
D. Khi dữ liệu có kích thước nhỏ
Câu hỏi 207385:
Nếu một dữ liệu bị nhập sai do lỗi đánh máy, phương pháp nào phù hợp để sửa lỗi?

A. Dùng kỹ thuật khớp chuỗi
B. Điền dữ liệu thiếu
C. Loại bỏ bản ghi
D. Giữ nguyên dữ liệu

DONATE

Để giúp chúng tôi phát triển sản phẩm tốt hơn, đạt kết quả học tập cao hơn

Trung tâm giáo dục thể chất và quốc phòng an ninh

Khoa kinh tế

Khoa đào tạo từ xa

Trung tâm đào tạo trực tuyến

Khoa đào tạo cơ bản

Khoa điện - điện tử

Khoa du lịch

Khoa Công nghệ thông tin

Viện Công nghệ sinh học và Công nghệ thực phẩm

Trung tâm đại học Mở Hà Nội tại Đà Nẵng

Khoa tiếng Trung Quốc

Khoa tạo dáng công nghiệp

Khoa tài chính ngân hàng

Khoa Tiếng anh

Khoa Luật

Bản tin HOU-TV số 06 năm 2025

Tuyển sinh đại học Mở Hà Nội - HOU