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 21679 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Vì sao cần chuẩn hóa dữ liệu (Normalization)?

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 21680:
Khi nào nên loại bỏ bản ghi có dữ liệu thiếu?

A. Không bao giờ nên loại bỏ bản ghi
B. Khi bản ghi chứa quá nhiều giá trị bị thiếu
C. Khi dữ liệu có giá trị âm
D. Khi bản ghi chỉ thiếu một giá trị
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 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 207366:
Một trong những nguyên nhân gây dư thừa thuộc tính trong dữ liệu là gì?

A. Khi dữ liệu chứa nhiều bản ghi lỗi
B. Khi dữ liệu bị thiếu thông tin quan trọng
C. Khi cùng một thông tin được lưu trữ dưới nhiều dạng khác nhau
D. Khi dữ liệu không được chuẩn hóa đúng cách
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 207368:
Một trong những yếu tố chất lượng dữ liệu là gì?

A. Dung lượng dữ liệu
B. Tốc độ xử lý
C. Hệ điều hành sử dụng
D. Tính chính xác
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 207381:
Trong tiền xử lý dữ liệu, bước nào giúp chuyển đổi dữ liệu dạng số thành dạng phân loại?

A. Giảm số chiều dữ liệu
B. Làm sạch dữ liệu
C. Chuẩn hóa dữ liệu
D. Rời rạc hóa dữ liệu
Câu hỏi 207389:
Khi xây dựng mô hình máy học, bước tiền xử lý dữ liệu đóng vai trò gì?

A. Là bước cuối cùng để kiểm tra mô hình
B. Là bước phân phối mô hình đã xây dựng
C. Là bước loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa dữ liệu
D. Là bước để xây dựng thuật toán học sâu

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