17 câu hỏi
Kết quả nào đúng cho đoạn code sau?
X = numpy.array([[3, 89],
[23, 17],
[92, 26],
[34, 28],
[12, 9]])
print(numpy.ptp(X))
3
92
89
Error
Đâu không phải là thuộc tính của module?
file
name
dict
list
Xác định kết quả cho đoạn code sau:
import collections
c = collections.Counter()
print(c.most_common(1))
[(4, 4)]
[(2, 2)]
[(4, 4), (2, 2)]
Error
Đâu là kết quả của đoạn code sau?
colors = {1: 'blue', 2: 'red', 3: 'green'}
itm = colors.items()
print(itm)
dict_items([(1, 'blue'), (2, 'red'), (3, 'green')])
dict_items([('blue'), ('red'), ('green')])
[(1, 'blue'), (2, 'red'), (3, 'green')]
[('blue'), ('red'), ('green')]
Khẳng định nào đúng?
1 - Tăng số đặc trưng không làm tăng số mẫu huấn luyện.
2 - Tăng đặc trưng không làm ảnh hưởng tới hiệu năng của hệ thống.
3 - Tăng đặc trưng không luôn luôn tăng độ chính xác của phân lớp.
1 và 3
2 và 3
3
1 và 2
Tìm kiếm đặc trưng theo chiến lược vét cạn có đặc điểm gì?
Không tìm được tập đặc trưng con tối ưu.
Luôn tìm được tập đặc trưng con tối ưu.
Chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu.
Chỉ tìm được tập đặc trưng con tốt hơn tập đặc trưng gốc.
Đâu là ưu điểm của thuật toán Random Forest?
Random Forest không bị overfitting.
Random Forest bị overfitting.
Random Forest xử lý nhanh.
Random Forest chỉ có thể áp dụng cho bài toán hồi quy.
Tìm kiếm đặc trưng theo chiến lược Heuristic có đặc điểm gì?
Không tìm được tập đặc trưng con tối ưu.
Luôn tìm được tập đặc trưng con tối ưu.
Chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu.
Chỉ tìm được tập đặc trưng con tốt hơn tập đặc trưng gốc.
Tìm kiếm đặc trưng theo chiến lược Heuristic có đặc điểm gì?
Không tìm được tập đặc trưng con tối ưu.
Luôn tìm được tập đặc trưng con tối ưu.
Chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu.
Chỉ tìm được tập đặc trưng con tốt hơn tập đặc trưng gốc.
Overfitting xảy ra do vấn đề nào dưới đây?
Dữ liệu mất cân bằng.
Nhiễu trong dữ liệu.
Dữ liệu có độ biến đổi cao.
Cả 3 vấn đề trên.
Giả sử bạn đang làm việc với bài toán phân lớp nhị phân và có 3 model với mỗi model có độ chính xác là 70%. Nếu bạn kết hợp kết quả của 3 model theo phương pháp bỏ phiếu (voting method) thì độ chính xác thấp nhất bạn nhận được là bao nhiêu?
0.7
Lớn hơn hoặc bằng 70%
Luôn lớn hơn 70%
Có thể dưới 70%
Hàm kích hoạt nào được sử dụng cho lớp đầu ra của model?
ReLU
Sigmoid
Tanh
Không có trong các phương án trên
Mạng CNN có những thành phần cơ bản nào?
Convolutional layers, Pooling layers
Convolutional layers, Batch Normalization, Dense (Fully connected) layers
Convolutional layers, Pooling layers, Dense (Fully connected) layers
Convolutional layers, Dense (Fully connected) layers
Chọn đúng hàm kích hoạt cho lớp cuối cùng và hàm mất mát thích hợp nhất cho bài toán hồi quy có đầu ra là giá trị vô hướng?
Sigmoid và binary_crossentropy
Sigmoid và mse
Sigmoid và categorical_crossentropy
None và mse
Hình ảnh dưới đây là biểu diễn của hàm kích hoạt nào?
ReLU
LeakyReLU
SELU
ELU
Tham số nào không được gọi là Hyperparameter?
Số nút của 1 lớp ẩn
Tốc độ học
Số epoch
Tất cả đều được gọi là Hyperparameter
Đoạn giả mã sau thể hiện nguyên lý hoạt động của mạng nào?
t = 0
for input_t in N:
output_t = f(input_t, t)
t = output_t
Recurrent neural networks
Convolutional neural networks
ResNet
GoogleNet