Hóa tin học University

Bài giảng Hóa tin học – Hồi quy tuyến tính và các phương pháp máy học cơ bản trong hóa tin học

10 questions

Answer key

Exam info

Subject: Hóa tin học
Exam type: University
Questions: 10
Answers: ✓ With explanations

Questions (10)

Q 1.
Hồi quy tuyến tính là một thuật toán thuộc loại nào trong học máy?
- A.
  Học không giám sát
- B.
  Học tăng cường
- C.
  Học có giám sát
- D.
  Học bán giám sát
Q 2.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, biến phụ thuộc được gọi là:
- A.
  Biến dự đoán
- B.
  Biến mục tiêu
- C.
  Biến độc lập
- D.
  Biến điều khiển
Q 3.
Phương trình đường thẳng phù hợp nhất trong hồi quy tuyến tính đơn giản là:
- A.
  y = a + bx²
- B.
  y = mx + b
- C.
  y = 1/x + b
- D.
  y = mxy + c
Q 4.
Phương pháp nào được sử dụng để tìm đường thẳng phù hợp nhất trong hồi quy tuyến tính:
- A.
  Gradient Descent
- B.
  Bình phương tối thiểu
- C.
  Newton-Raphson
- D.
  Monte Carlo
Q 5.
Một trong những giả định quan trọng của hồi quy tuyến tính là:
- A.
  Các sai số phải có phương sai thay đổi
- B.
  Biến đầu vào phải rời rạc
- C.
  Các sai số phải tuân theo phân phối chuẩn
- D.
  Biến phụ thuộc phải là dữ liệu dạng chuỗi
Q 6.
Hệ số R² biểu thị điều gì trong hồi quy tuyến tính?
- A.
  Mức độ tuyến tính giữa X và Y
- B.
  Tỷ lệ phương sai của Y được giải thích bởi các biến X
- C.
  Sai số tuyệt đối giữa các dự đoán
- D.
  Độ dốc của đường hồi quy
Q 7.
Kỹ thuật nào giúp giảm quá khớp (overfitting) trong hồi quy tuyến tính?
- A.
  StandardScaler
- B.
  Cross-validation
- C.
  Regularization (L1, L2)
- D.
  Polynomial Regression
Q 8.
Trong Python, lệnh nào được dùng để huấn luyện mô hình hồi quy tuyến tính?
- A.
  model.fit(X_train, Y_train)
- B.
  model.train(X, Y)
- C.
  LinearRegression.fit()
- D.
  model.predict(X_train)
Q 9.
Trong lựa chọn đặc trưng, một ưu điểm của phương pháp lọc (Filter) so với phương pháp bao (Wrapper) là gì?
- A.
  Luôn cho kết quả chính xác hơn
- B.
  Phát hiện tương tác giữa các đặc trưng
- C.
  Tự động điều chỉnh trọng số đặc trưng
- D.
  Không phụ thuộc vào mô hình và tính toán nhanh hơn
Q 10.
Khi dữ liệu có nhiều biến đầu vào, việc áp dụng lựa chọn đặc trưng (Feature Selection) giúp mô hình đạt được lợi ích chính nào sau đây?
- A.
  Tăng bias của mô hình
- B.
  Làm mô hình trở nên phức tạp hơn
- C.
  Tăng kích thước dữ liệu để huấn luyện tốt hơn
- D.
  Giảm overfitting và tăng khả năng tổng quát hóa

Answers and explanations are in mode.