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 21639 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Làm thế nào để phát hiện dữ liệu trùng lặp trong quá trình tích hợp?

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 499782:
Phương pháp nào giúp giảm số chiều dữ liệu mà vẫn giữ lại phần lớn thông tin?

A. Phân tích thành phần chính (PCA)
B. Chuẩn hóa dữ liệu
C. Nhóm các bản ghi thành từng cụm
D. Loại bỏ bản ghi có dữ liệu thiếu
Câu hỏi 499786:
Khi nào nên sử dụng phân tích biểu đồ (Histogram Analysis) trong rời rạc hóa dữ liệu?

A. Khi muốn xác định số lượng khoảng tối ưu dựa trên phân bố dữ liệu
B. Khi muốn chuẩn hóa dữ liệu về cùng một tỷ lệ
C. Khi muốn làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ giá trị trùng lặp
D. Khi muốn nén dữ liệu để giảm dung lượng
Câu hỏi 499788:
Điều gì sẽ xảy ra nếu áp dụng PCA lên một tập dữ liệu không có sự tương quan giữa các thuộc tính?

A. PCA sẽ làm tăng độ phức tạp của dữ liệu
B. PCA sẽ tự động loại bỏ tất cả các thuộc tính
C. PCA vẫn hoạt động bình thường nhưng không làm giảm kích thước dữ liệu
D. PCA sẽ không mang lại hiệu quả vì không có phương sai cần giảm
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 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 207383:
Một phương pháp để xác định dữ liệu ngoại lai (outliers) là gì?

A. Loại bỏ dữ liệu có giá trị nhỏ nhất
B. Sử dụng biểu đồ boxplot
C. Điền dữ liệu thiếu
D. Giữ nguyên dữ liệu
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
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
Câu hỏi 207395:
Mối liên hệ giữa toán học và DMML (Khai phá dữ liệu và Máy học) là gì?

A. Đại số tuyến tính giúp biểu diễn dữ liệu dưới dạng ma trận
B. Tất cả các đáp án đều đúng
C. Xác suất thống kê giúp phân tích dữ liệu không chắc chắn
D. Giải tích hỗ trợ xử lý dữ liệu phi tuyến tính

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