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 21635 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Một ví dụ nào sau đây thể hiện dữ liệu có tính khả tín (Believability) cao?

Các câu hỏi khác:

Câu hỏi 21637:
Xung đột dữ liệu trong tích hợp dữ liệu là gì?

A. Khi cùng một thuộc tính có giá trị khác nhau giữa các nguồn dữ liệu
B. Khi dữ liệu không có đủ thuộc tính để sử dụng
C. Khi dữ liệu không được cập nhật kịp thời
D. Khi dữ liệu bị trùng lặp trong cùng một bảng
Câu hỏi 21639:
Làm thế nào để phát hiện dữ liệu trùng lặp trong quá trình tích hợp?

A. Xóa toàn bộ dữ liệu có cùng một ID
B. Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng văn bản để so sánh
C. Tăng kích thước tập dữ liệu để kiểm tra trực quan
D. Sử dụng thuật toán so khớp dữ liệu để xác định bản ghi giống nhau
Câu hỏi 207365:
Dữ liệu dư thừa trong quá trình tích hợp có thể gây ra điều gì?

A. Không ảnh hưởng đến dữ liệu
B. Làm tăng tốc độ phân tích dữ liệu
C. Lãng phí tài nguyên lưu trữ và xử lý
D. Giúp mô hình học nhanh hơn
Câu hỏi 207367:
Khi nào nên sử dụng phương pháp giảm số lượng dữ liệu (Numerosity Reduction)?

A. Khi muốn thay thế dữ liệu ban đầu bằng một dạng biểu diễn nhỏ hơn
B. Khi muốn giữ nguyên dữ liệu nhưng thay đổi cách tổ chức
C. Khi muốn tăng độ chính xác của dữ liệu bằng cách làm sạch nó
D. Khi muốn tạo thêm dữ liệu từ dữ liệu gốc
Câu hỏi 207377:
Trong chọn mẫu hệ thống (Systematic Sampling), mẫu được chọn như thế nào?

A. Chọn mẫu dựa trên phân cụm trước đó
B. Theo một quy tắc nhất định, ví dụ chọn mỗi hàng thứ n trong tập dữ liệu
C. Chọn hoàn toàn ngẫu nhiên từ tập dữ liệu
D. Chọn các bản ghi có giá trị trung bình cao nhất
Câu hỏi 207380:
Trong Python, phương pháp nào sau đây giúp chuẩn hóa dữ liệu về khoảng [0,1]?

A. normalize() từ Pandas
B. one_hot_encoding() từ NumPy
C. StandardScaler() từ Scikit-learn
D. MinMaxScaler() từ Scikit-learn
Câu hỏi 207382:
Biến đổi dữ liệu là gì?

A. Quá trình thay đổi định dạng hoặc cấu trúc dữ liệu để phân tích tốt hơn
B. Quá trình tăng kích thước dữ liệu để đảm bảo tính đầy đủ
C. Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn
D. Quá trình lọc dữ liệu để loại bỏ nhiễu
Câu hỏi 207386:
Kỹ thuật nào sau đây không thuộc về khai phá dữ liệu?

A. Phân cụm
B. Tạo đồ thị
C. Luật kết hợp
D. Phân lớp
Câu hỏi 207390:
Tại sao Python là lựa chọn phổ biến trong DMML?

A. Vì chỉ hoạt động trên một hệ điều hành cụ thể
B. Vì nó là ngôn ngữ lập trình thương mại
C. Vì cú pháp phức tạp phù hợp với chuyên gia
D. Vì có nhiều thư viện hỗ trợ cho khai phá dữ liệu và máy học
Câu hỏi 207392:
Khai phá dữ liệu (Data Mining) là gì?

A. Sử dụng các công cụ trực quan hóa để trình bày dữ liệu
B. Tìm kiếm dữ liệu trên internet
C. Tạo báo cáo từ dữ liệu đã phân tích
D. Phát hiện thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn

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