https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61 Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61 - Đại học mở Hà Nội HOU vi https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156598880021629 Vì sao cần kết hợp nhiều phương pháp khi làm sạch dữ liệu?

Vì mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng Để tăng độ phức tạp của quá trình tiền xử lý Vì mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng và không có phương pháp nào có thể làm sạch dữ liệu hoàn toàn Vì không có phương pháp nào có thể làm sạch dữ liệu hoàn toàn]]> Sun, 18 January 2026 13:43:17 GMT 8572156598880021629 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156610810021631 Giảm kích thước dữ liệu nhằm mục đích gì?

Giảm lượng dữ liệu lưu trữ mà vẫn giữ lại thông tin quan trọng Loại bỏ tất cả dữ liệu không liên quan Chuyển đổi dữ liệu thành văn bản để dễ đọc hơn Tăng độ phức tạp của mô hình học máy]]> Sun, 18 January 2026 13:23:24 GMT 8572156610810021631 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156620770021633 Chất lượng dữ liệu được đánh giá dựa trên bao nhiêu yếu tố chính?

3 5 6 4]]> Sun, 18 January 2026 13:06:48 GMT 8572156620770021633 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156626580021634 Phương pháp nào giúp phát hiện và loại bỏ dữ liệu nhiễu dựa trên mô hình hồi quy?

Binning Phân cụm Hồi quy Điền dữ liệu thiếu]]> Sun, 18 January 2026 12:57:07 GMT 8572156626580021634 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156626580021635 Một ví dụ nào sau đây thể hiện dữ liệu có tính khả tín (Believability) cao?

Dữ liệu từ một trang web cá nhân Dữ liệu từ mạng xã hội Dữ liệu từ một bài báo không rõ nguồn gốc Dữ liệu được công bố trong tạp chí khoa học uy tín]]> Sun, 18 January 2026 12:57:07 GMT 8572156626580021635 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207390 Tại sao Python là lựa chọn phổ biến trong DMML?

Vì chỉ hoạt động trên một hệ điều hành cụ thể Vì nó là ngôn ngữ lập trình thương mại Vì cú pháp phức tạp phù hợp với chuyên gia Vì có nhiều thư viện hỗ trợ cho khai phá dữ liệu và máy học]]> Sun, 18 January 2026 12:51:09 GMT 8572157850330207390 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207389 Khi xây dựng mô hình máy học, bước tiền xử lý dữ liệu đóng vai trò gì?

Là bước cuối cùng để kiểm tra mô hình Là bước phân phối mô hình đã xây dựng Là bước loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa dữ liệu Là bước để xây dựng thuật toán học sâu]]> Sun, 18 January 2026 12:51:09 GMT 8572157850330207389 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156630160021636 Việc tạo hệ thống phân cấp khái niệm (Concept Hierarchy) có tác dụng gì?

Giúp phát hiện dữ liệu ngoại lai dễ dàng hơn Giúp tổ chức dữ liệu theo các mức độ trừu tượng khác nhau Giúp giảm kích thước tập dữ liệu bằng PCA Giúp mô hình học máy chạy nhanh hơn]]> Sun, 18 January 2026 12:51:09 GMT 8572156630160021636 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156639340021637 Xung đột dữ liệu trong tích hợp dữ liệu là gì?

Khi cùng một thuộc tính có giá trị khác nhau giữa các nguồn dữ liệu Khi dữ liệu không có đủ thuộc tính để sử dụng Khi dữ liệu không được cập nhật kịp thời Khi dữ liệu bị trùng lặp trong cùng một bảng]]> Sun, 18 January 2026 12:35:51 GMT 8572156639340021637 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156639340021638 Dữ liệu nhiễu là gì?

Dữ liệu dư thừa Dữ liệu bị mất Dữ liệu thiếu đơn vị đo Dữ liệu không phản ánh đúng thực tế]]> Sun, 18 January 2026 12:35:51 GMT 8572156639340021638 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156639440021639 Làm thế nào để phát hiện dữ liệu trùng lặp trong quá trình tích hợp?

Xóa toàn bộ dữ liệu có cùng một ID Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng văn bản để so sánh Tăng kích thước tập dữ liệu để kiểm tra trực quan Sử dụng thuật toán so khớp dữ liệu để xác định bản ghi giống nhau]]> Sun, 18 January 2026 12:35:41 GMT 8572156639440021639 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156649810021640 Tích hợp dữ liệu là gì?

Quá trình phân loại dữ liệu theo nhóm Quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau Quá trình giảm kích thước tập dữ liệu Quá trình làm sạch dữ liệu trước khi sử dụng]]> Sun, 18 January 2026 12:18:24 GMT 8572156649810021640 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156649810021641 Một cách để giải quyết vấn đề dư thừa thuộc tính là gì?

Loại bỏ các thuộc tính có thể suy luận từ các thuộc tính khác Giữ lại tất cả các thuộc tính để có nhiều thông tin hơn Chỉ sử dụng một nguồn dữ liệu duy nhất Bỏ qua bước tích hợp dữ liệu]]> Sun, 18 January 2026 12:18:24 GMT 8572156649810021641 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156649810021642 Phương pháp nào giúp điền dữ liệu thiếu bằng giá trị trung bình hoặc trung vị?

Sử dụng hằng số chung Sử dụng đại lượng trung tâm Loại bỏ bản ghi Không làm gì]]> Sun, 18 January 2026 12:18:24 GMT 8572156649810021642 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156649810021643 Làm sạch dữ liệu gồm những bước nào?

Xử lý dữ liệu nhiễu Xử lý dữ liệu thiếu Biến đổi dữ liệu và Phân tích tương quan Xử lý dữ liệu thiếu và Xử lý dữ liệu nhiễu]]> Sun, 18 January 2026 12:18:24 GMT 8572156649810021643 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156751400021666 Nếu dữ liệu không được cập nhật kịp thời, nó có thể gặp vấn đề gì?

Không có vấn đề gì Giảm tính chính xác (Accuracy) Giảm tính thời sự (Timeliness) Giảm tính đầy đủ (Completeness)]]> Sun, 18 January 2026 09:29:05 GMT 8572156751400021666 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156770100021678 Vì sao tính đầy đủ (Completeness) quan trọng trong dữ liệu?

Giảm kích thước tập dữ liệu Giúp dữ liệu không bị thiếu thông tin quan trọng Giúp tăng tốc độ xử lý mô hình Không quan trọng lắm]]> Sun, 18 January 2026 08:57:55 GMT 8572156770100021678 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156770100021679 Vì sao cần chuẩn hóa dữ liệu (Normalization)?

Giúp dữ liệu có nhiều giá trị phong phú hơn Giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu Giúp tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu gốc Giúp dữ liệu có cùng đơn vị đo, tránh ảnh hưởng bởi giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ]]> Sun, 18 January 2026 08:57:55 GMT 8572156770100021679 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156770100021680 Khi nào nên loại bỏ bản ghi có dữ liệu thiếu?

Không bao giờ nên loại bỏ bản ghi Khi bản ghi chứa quá nhiều giá trị bị thiếu Khi dữ liệu có giá trị âm Khi bản ghi chỉ thiếu một giá trị]]> Sun, 18 January 2026 08:57:55 GMT 8572156770100021680 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572156770100021681 Vì sao không nên sử dụng giá trị mặc định như "Unknown" để thay thế dữ liệu thiếu?

Vì nó làm giảm tính chính xác Vì nó làm mất dữ liệu Vì nó làm tăng kích thước dữ liệu Vì nó có thể làm sai lệch phân tích dữ liệu]]> Sun, 18 January 2026 08:57:55 GMT 8572156770100021681 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838191499782 Phương pháp nào giúp giảm số chiều dữ liệu mà vẫn giữ lại phần lớn thông tin?

Phân tích thành phần chính (PCA) Chuẩn hóa dữ liệu Nhóm các bản ghi thành từng cụm Loại bỏ bản ghi có dữ liệu thiếu]]> Sat, 17 January 2026 03:17:46 GMT 8572157838191499782 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838191499783 Tiền xử lý dữ liệu là gì?

Quá trình thu thập dữ liệu Quá trình xây dựng mô hình ML Quá trình đánh giá mô hình Quá trình chuẩn bị dữ liệu trước khi sử dụng]]> Sat, 17 January 2026 03:17:46 GMT 8572157838191499783 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838191499784 Khi các thuộc tính từ các nguồn dữ liệu khác nhau có cách đặt tên khác nhau, cách giải quyết nào hợp lý nhất?

Định nghĩa một bảng ánh xạ để đồng nhất tên thuộc tính Giữ nguyên tất cả tên thuộc tính khác nhau Bỏ qua dữ liệu từ nguồn có tên thuộc tính khác biệt Xóa tất cả các dữ liệu có tên không trùng khớp]]> Sat, 17 January 2026 03:17:46 GMT 8572157838191499784 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838191499785 Tại sao phương pháp PCA lại hữu ích trong giảm kích thước dữ liệu?

Vì nó giúp tìm ra các thành phần quan trọng nhất của dữ liệu Vì nó thay thế dữ liệu gốc bằng dữ liệu mới hoàn toàn Vì nó loại bỏ hoàn toàn các thuộc tính không liên quan Vì nó làm tăng độ phức tạp của mô hình]]> Sat, 17 January 2026 03:17:46 GMT 8572157838191499785 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838211499786 Khi nào nên sử dụng phân tích biểu đồ (Histogram Analysis) trong rời rạc hóa dữ liệu?

Khi muốn xác định số lượng khoảng tối ưu dựa trên phân bố dữ liệu Khi muốn chuẩn hóa dữ liệu về cùng một tỷ lệ Khi muốn làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ giá trị trùng lặp Khi muốn nén dữ liệu để giảm dung lượng]]> Sat, 17 January 2026 03:17:44 GMT 8572157838211499786 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838211499787 Phương pháp nào giúp phân chia dữ liệu liên tục thành các nhóm có kích thước bằng nhau?

Chuẩn hóa dữ liệu Loại bỏ dữ liệu ngoại lai Phân tích tương quan Phân khối dữ liệu (Binning)]]> Sat, 17 January 2026 03:17:44 GMT 8572157838211499787 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838231499788 Điều gì sẽ xảy ra nếu áp dụng PCA lên một tập dữ liệu không có sự tương quan giữa các thuộc tính?

PCA sẽ làm tăng độ phức tạp của dữ liệu PCA sẽ tự động loại bỏ tất cả các thuộc tính PCA vẫn hoạt động bình thường nhưng không làm giảm kích thước dữ liệu PCA sẽ không mang lại hiệu quả vì không có phương sai cần giảm]]> Sat, 17 January 2026 03:17:42 GMT 8572157838231499788 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838231499789 Khi sử dụng Python, thư viện nào thường được dùng để chuẩn hóa dữ liệu?

Matplotlib Scikit-learn Pandas TensorFlow]]> Sat, 17 January 2026 03:17:42 GMT 8572157838231499789 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838231499790 Nếu một bộ dữ liệu có kích thước quá lớn và gây tốn kém tài nguyên xử lý, phương pháp nào phù hợp nhất?

Tăng thêm dữ liệu để đảm bảo mô hình hoạt động tốt hơn Giữ nguyên dữ liệu và chỉ thay đổi thuật toán xử lý Chọn mẫu hoặc giảm số chiều bằng PCA Tách dữ liệu thành nhiều phần nhỏ và xử lý riêng biệt]]> Sat, 17 January 2026 03:17:42 GMT 8572157838231499790 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838231499791 Một cách để giải quyết xung đột dữ liệu là gì?

Giữ nguyên tất cả các giá trị để đảm bảo không mất dữ liệu Xác định nguồn dữ liệu đáng tin cậy nhất để ưu tiên sử dụng Chỉ sử dụng dữ liệu từ nguồn có nhiều giá trị trùng lặp nhất Xóa tất cả các bản ghi bị xung đột]]> Sat, 17 January 2026 03:17:42 GMT 8572157838231499791 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157838231499792 Khi nào nên sử dụng chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Sampling)?

Khi muốn tăng tốc độ xử lý bằng cách chọn ngẫu nhiên một phần nhỏ dữ liệu Khi muốn giảm kích thước dữ liệu bằng cách loại bỏ toàn bộ một nhóm dữ liệu Khi muốn làm sạch dữ liệu trước khi tích hợp Khi muốn đảm bảo tỷ lệ các nhóm dữ liệu trong tập mẫu giống như trong tập dữ liệu gốc]]> Sat, 17 January 2026 03:17:42 GMT 8572157838231499792 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850270207365 Dữ liệu dư thừa trong quá trình tích hợp có thể gây ra điều gì?

Không ảnh hưởng đến dữ liệu Làm tăng tốc độ phân tích dữ liệu Lãng phí tài nguyên lưu trữ và xử lý Giúp mô hình học nhanh hơn]]> Sat, 17 January 2026 02:57:38 GMT 8572157850270207365 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850270207366 Một trong những nguyên nhân gây dư thừa thuộc tính trong dữ liệu là gì?

Khi dữ liệu chứa nhiều bản ghi lỗi Khi dữ liệu bị thiếu thông tin quan trọng Khi cùng một thông tin được lưu trữ dưới nhiều dạng khác nhau Khi dữ liệu không được chuẩn hóa đúng cách]]> Sat, 17 January 2026 02:57:38 GMT 8572157850270207366 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850270207367 Khi nào nên sử dụng phương pháp giảm số lượng dữ liệu (Numerosity Reduction)?

Khi muốn thay thế dữ liệu ban đầu bằng một dạng biểu diễn nhỏ hơn Khi muốn giữ nguyên dữ liệu nhưng thay đổi cách tổ chức Khi muốn tăng độ chính xác của dữ liệu bằng cách làm sạch nó Khi muốn tạo thêm dữ liệu từ dữ liệu gốc]]> Sat, 17 January 2026 02:57:38 GMT 8572157850270207367 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850270207368 Một trong những yếu tố chất lượng dữ liệu là gì?

Dung lượng dữ liệu Tốc độ xử lý Hệ điều hành sử dụng Tính chính xác]]> Sat, 17 January 2026 02:57:38 GMT 8572157850270207368 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850290207369 Khi dữ liệu có quá nhiều thuộc tính không liên quan, phương pháp nào phù hợp để xử lý?

Giữ nguyên tất cả thuộc tính để đảm bảo không mất thông tin Chuyển đổi dữ liệu về dạng văn bản để dễ xử lý hơn Sử dụng PCA hoặc lựa chọn đặc trưng Thêm nhiều thuộc tính mới để tăng tính đa dạng]]> Sat, 17 January 2026 02:57:36 GMT 8572157850290207369 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850290207370 Khi nào nên sử dụng rời rạc hóa dữ liệu (Discretization)?

Khi muốn giảm kích thước dữ liệu bằng PCA Khi muốn chuyển đổi dữ liệu liên tục thành các nhóm giá trị rời rạc Khi muốn chuẩn hóa dữ liệu về cùng một tỷ lệ Khi muốn lọc bỏ dữ liệu nhiễu khỏi tập dữ liệu]]> Sat, 17 January 2026 02:57:36 GMT 8572157850290207370 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850290207371 Khi xử lý dữ liệu thiếu của một cột chứa dữ liệu danh mục (categorical), phương pháp nào hợp lý?

Loại bỏ tất cả dữ liệu Điền bằng giá trị trung bình Điền bằng số 0 Điền bằng giá trị phổ biến nhất]]> Sat, 17 January 2026 02:57:36 GMT 8572157850290207371 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850290207372 Tính nhất quán (Consistency) của dữ liệu có nghĩa là gì?

Dữ liệu không chứa giá trị trùng lặp Dữ liệu không có mâu thuẫn giữa các nguồn Dữ liệu có tính bảo mật cao Dữ liệu luôn được cập nhật]]> Sat, 17 January 2026 02:57:36 GMT 8572157850290207372 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850290207373 Một cách phổ biến để giải quyết vấn đề định danh thực thể là gì?

Giữ nguyên tất cả các định dạng từ các nguồn Bỏ qua sự khác biệt giữa các nguồn dữ liệu Sử dụng phương pháp chuẩn hóa dữ liệu để tạo định dạng chung Chỉ sử dụng một nguồn dữ liệu duy nhất]]> Sat, 17 January 2026 02:57:36 GMT 8572157850290207373 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850290207374 Vấn đề định danh thực thể trong tích hợp dữ liệu là gì?

Khi một thực thể có nhiều cách biểu diễn khác nhau trong các nguồn dữ liệu Khi dữ liệu bị trùng lặp trong cùng một nguồn Khi dữ liệu bị mất trong quá trình thu thập Khi dữ liệu không có nhãn rõ ràng]]> Sat, 17 January 2026 02:57:36 GMT 8572157850290207374 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850290207375 Trong Python, rời rạc hóa dữ liệu có thể được thực hiện bằng công cụ nào?

DecisionTreeClassifier() từ Scikit-learn groupby() từ Pandas KBinsDiscretizer() từ Scikit-learn LabelEncoder() từ Scikit-learn]]> Sat, 17 January 2026 02:57:36 GMT 8572157850290207375 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207376 Khi nào dữ liệu được coi là khả diễn giải (Interpretability)?

Khi dữ liệu dễ hiểu và có ý nghĩa đối với người dùng Khi dữ liệu không có giá trị trống Khi dữ liệu có nhiều giá trị số Khi dữ liệu có kích thước nhỏ]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207376 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207377 Trong chọn mẫu hệ thống (Systematic Sampling), mẫu được chọn như thế nào?

Chọn mẫu dựa trên phân cụm trước đó Theo một quy tắc nhất định, ví dụ chọn mỗi hàng thứ n trong tập dữ liệu Chọn hoàn toàn ngẫu nhiên từ tập dữ liệu Chọn các bản ghi có giá trị trung bình cao nhất]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207377 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207378 Chọn mẫu dữ liệu (Sampling) có tác dụng gì?

Giúp tăng tốc độ xử lý bằng cách nén dữ liệu Làm tăng số lượng dữ liệu để mô hình học tốt hơn Tạo ra nhiều phiên bản dữ liệu khác nhau để thử nghiệm Giảm kích thước tập dữ liệu bằng cách chọn một phần nhỏ đại diện]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207378 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207379 Dữ liệu có thể bị sai lệch do lỗi nhập liệu, điều này ảnh hưởng đến yếu tố nào?

Tính chính xác (Accuracy) Tính nhất quán (Consistency) Tính khả diễn giải (Interpretability) Tính đầy đủ (Completeness)]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207379 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207380 Trong Python, phương pháp nào sau đây giúp chuẩn hóa dữ liệu về khoảng [0,1]?

normalize() từ Pandas one_hot_encoding() từ NumPy StandardScaler() từ Scikit-learn MinMaxScaler() từ Scikit-learn]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207380 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207381 Trong tiền xử lý dữ liệu, bước nào giúp chuyển đổi dữ liệu dạng số thành dạng phân loại?

Giảm số chiều dữ liệu Làm sạch dữ liệu Chuẩn hóa dữ liệu Rời rạc hóa dữ liệu]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207381 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207382 Biến đổi dữ liệu là gì?

Quá trình thay đổi định dạng hoặc cấu trúc dữ liệu để phân tích tốt hơn Quá trình tăng kích thước dữ liệu để đảm bảo tính đầy đủ Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn Quá trình lọc dữ liệu để loại bỏ nhiễu]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207382 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207383 Một phương pháp để xác định dữ liệu ngoại lai (outliers) là gì?

Loại bỏ dữ liệu có giá trị nhỏ nhất Sử dụng biểu đồ boxplot Điền dữ liệu thiếu Giữ nguyên dữ liệu]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207383 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207384 Tại sao tiền xử lý dữ liệu quan trọng đối với Machine Learning?

Giúp giảm thời gian xử lý của máy tính Không có tác dụng gì Làm tăng kích thước dữ liệu Giúp mô hình học chính xác hơn]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207384 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850310207385 Nếu một dữ liệu bị nhập sai do lỗi đánh máy, phương pháp nào phù hợp để sửa lỗi?

Dùng kỹ thuật khớp chuỗi Điền dữ liệu thiếu Loại bỏ bản ghi Giữ nguyên dữ liệu]]> Sat, 17 January 2026 02:57:34 GMT 8572157850310207385 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207386 Kỹ thuật nào sau đây không thuộc về khai phá dữ liệu?

Phân cụm Tạo đồ thị Luật kết hợp Phân lớp]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207386 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207387 Điểm khác biệt chính giữa học sâu (Deep Learning) và học máy truyền thống là gì?

Học sâu không sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo Học sâu tự động học đặc trưng từ dữ liệu Học sâu chỉ sử dụng các thuật toán tuyến tính Học sâu không cần dữ liệu để huấn luyện]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207387 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207388 Trong Weka, chức năng nào được sử dụng để thực hiện phân cụm dữ liệu?

Associate Cluster Classify Preprocess]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207388 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207391 Thuật toán hồi quy trong học máy thường được sử dụng để làm gì?

Nhóm các phần tử giống nhau Phân loại dữ liệu Dự đoán giá trị liên tục Giảm chiều dữ liệu]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207391 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207392 Khai phá dữ liệu (Data Mining) là gì?

Sử dụng các công cụ trực quan hóa để trình bày dữ liệu Tìm kiếm dữ liệu trên internet Tạo báo cáo từ dữ liệu đã phân tích Phát hiện thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207392 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207393 Học không giám sát khác học có giám sát ở điểm nào?

Học có giám sát không dự đoán được kết quả Học không giám sát không cần dữ liệu nhãn Học không giám sát sử dụng cây quyết định Học không giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207393 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207394 Có những thách thức nào với khai phá dữ liệu?

Thay đổi cấu trúc dữ liệu liên tục Giảm chiều của dữ liệu để tăng tốc độ xử lý Tất cả các đáp án đều đúng Xử lý nhiễu trong dữ liệu]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207394 https://hou.hcode.me/q/nhap-mon-khai-pha-du-lieu-va-may-hoc-it61/8572157850330207395 Mối liên hệ giữa toán học và DMML (Khai phá dữ liệu và Máy học) là gì?

Đại số tuyến tính giúp biểu diễn dữ liệu dưới dạng ma trận Tất cả các đáp án đều đúng Xác suất thống kê giúp phân tích dữ liệu không chắc chắn Giải tích hỗ trợ xử lý dữ liệu phi tuyến tính]]> Sat, 17 January 2026 02:57:32 GMT 8572157850330207395