A tập hợp các trường hợp dữ liệu độc lập nhưng tuân theo phân phối xác suất 'tương tự' của tập huấn luyện được gọi là ... 

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các tập dữ liệu khác nhau được sử dụng trong machine learning. * **Tập huấn luyện (a):** Là tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình. Mô hình học từ tập dữ liệu này để nhận diện các mẫu và quan hệ. * **Bộ thử nghiệm (b):** Là tập dữ liệu độc lập được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi đã được huấn luyện. Mục đích là để ước tính khả năng khái quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng thấy. * **Bộ nhớ đệm (c):** Không liên quan đến khái niệm tập dữ liệu trong ngữ cảnh này. * **Bộ xác nhận (d):** Là tập dữ liệu độc lập được sử dụng để điều chỉnh các siêu tham số của mô hình và lựa chọn mô hình tốt nhất trong quá trình huấn luyện. Thường được sử dụng khi cần tránh overfitting trên tập huấn luyện và tập thử nghiệm. Theo định nghĩa trong câu hỏi, tập hợp các trường hợp dữ liệu độc lập nhưng tuân theo phân phối xác suất 'tương tự' của tập huấn luyện chính là **bộ thử nghiệm**. Nó được sử dụng để đánh giá khả năng của mô hình đã được huấn luyện trên tập huấn luyện để dự đoán chính xác trên dữ liệu mới (tức là dữ liệu 'tương tự' nhưng chưa từng thấy).