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 21678 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Vì sao tính đầy đủ (Completeness) quan trọng trong dữ liệu?

Các câu hỏi khác:

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 499787:
Phương pháp nào giúp phân chia dữ liệu liên tục thành các nhóm có kích thước bằng nhau?

A. Chuẩn hóa dữ liệu
B. Loại bỏ dữ liệu ngoại lai
C. Phân tích tương quan
D. Phân khối dữ liệu (Binning)
Câu hỏi 499792:
Khi nào nên sử dụng chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Sampling)?

A. Khi muốn tăng tốc độ xử lý bằng cách chọn ngẫu nhiên một phần nhỏ dữ liệu
B. Khi muốn giảm kích thước dữ liệu bằng cách loại bỏ toàn bộ một nhóm dữ liệu
C. Khi muốn làm sạch dữ liệu trước khi tích hợp
D. Khi muốn đảm bảo tỷ lệ các nhóm dữ liệu trong tập mẫu giống như trong tập dữ liệu gốc
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 207372:
Tính nhất quán (Consistency) của dữ liệu có nghĩa là gì?

A. Dữ liệu không chứa giá trị trùng lặp
B. Dữ liệu không có mâu thuẫn giữa các nguồn
C. Dữ liệu có tính bảo mật cao
D. Dữ liệu luôn được cập nhật
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 207384:
Tại sao tiền xử lý dữ liệu quan trọng đối với Machine Learning?

A. Giúp giảm thời gian xử lý của máy tính
B. Không có tác dụng gì
C. Làm tăng kích thước dữ liệu
D. Giúp mô hình học chính xác hơn
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 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