Cho tập ví dụ học như bảng. P(Play Ball= ‘Yes’ | Outlook=’Overcast’) là: 

Trong bảng ví dụ, số lượng trường hợp Wind = 'Weak' là 6, và tổng số trường hợp là 14. Vậy, P(Wind = 'Weak') = 6/14 = 3/7. Tuy nhiên, không có đáp án nào trùng với kết quả này. Vì vậy, đáp án đúng là "d. Giá trị khác".

Thuật toán ILA (Inductive Learning Algorithm) tìm kiếm các tổ hợp thuộc tính phân biệt để xây dựng luật. Trong bài toán này, ta cần tìm số tổ hợp gồm 3 thuộc tính phân biệt từ tập thuộc tính {Outlook, Temperature, Humidity, Wind}.

Số tổ hợp chập 3 của 4 (4C3) được tính như sau: 4C3 = 4! / (3! * (4-3)!) = 4! / (3! * 1!) = (4 * 3 * 2 * 1) / (3 * 2 * 1 * 1) = 4. Vậy có 4 tổ hợp.

Các tổ hợp đó là:
1. {Outlook, Temperature, Humidity}
2. {Outlook, Temperature, Wind}
3. {Outlook, Humidity, Wind}
4. {Temperature, Humidity, Wind}

Thuật toán liên kết đơn (Single Linkage) định nghĩa khoảng cách giữa hai cụm là khoảng cách nhỏ nhất giữa hai điểm dữ liệu thuộc hai cụm khác nhau.

Trong trường hợp này:
- Cụm C = {x1, x2}
- Điểm x3

Ta cần tìm khoảng cách giữa C và x3, tức là min(d(x1, x3), d(x2, x3)).

Dựa vào ma trận không tương tự:
- d(x1, x3) = 3
- d(x2, x3) = 0

Vậy, khoảng cách giữa cụm C và x3 là min(3, 0) = 0.

Đồ thị trong câu hỏi thể hiện sự so sánh giữa thời gian thực thi (tính bằng giây) của hai thuật toán FP-Growth và Apriori, được đo trên hai tập dữ liệu (Database) D1 và D2. Trục ngang thường biểu diễn các ngưỡng (thresholds) của độ hỗ trợ (support), trong khi trục dọc biểu diễn thời gian thực thi. Các đường cong trên đồ thị cho thấy thời gian mà mỗi thuật toán cần để hoàn thành việc khai phá tập phổ biến (frequent itemsets) ở các ngưỡng độ hỗ trợ khác nhau trên mỗi tập dữ liệu. Vì vậy, đáp án b là phù hợp nhất.