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 21681 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Vì sao không nên sử dụng giá trị mặc định như "Unknown" để thay thế dữ liệu thiếu?

Các câu hỏi khác:

Câu hỏi 21679:
Vì sao cần chuẩn hóa dữ liệu (Normalization)?

A. Giúp dữ liệu có nhiều giá trị phong phú hơn
B. Giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu
C. Giúp tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu gốc
D. Giúp dữ liệu có cùng đơn vị đo, tránh ảnh hưởng bởi giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ
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 499791:
Một cách để giải quyết xung đột dữ liệu là gì?

A. Giữ nguyên tất cả các giá trị để đảm bảo không mất dữ liệu
B. Xác định nguồn dữ liệu đáng tin cậy nhất để ưu tiên sử dụng
C. Chỉ sử dụng dữ liệu từ nguồn có nhiều giá trị trùng lặp nhất
D. Xóa tất cả các bản ghi bị xung đột
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 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 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 207391:
Thuật toán hồi quy trong học máy thường được sử dụng để làm gì?

A. Nhóm các phần tử giống nhau
B. Phân loại dữ liệu
C. Dự đoán giá trị liên tục
D. Giảm chiều dữ liệu
Câu hỏi 207393:
Học không giám sát khác học có giám sát ở điểm nào?

A. Học có giám sát không dự đoán được kết quả
B. Học không giám sát không cần dữ liệu nhãn
C. Học không giám sát sử dụng cây quyết định
D. Học không giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn
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