Thuật toán nào sau đây phù hợp nhất với yêu cầu "Hãy dự đoán tỉ giá ngoại tệ (là một số thực) dựa vào các dữ liệu về kinh tế vĩ mô được thu thập trong quá khứ"? 

Câu hỏi yêu cầu dự đoán một giá trị số thực (tỉ giá ngoại tệ) dựa trên dữ liệu quá khứ. * **Thuật toán k láng giềng gần nhất (k-Nearest Neighbors - k-NN)** thường được sử dụng cho các bài toán phân loại hoặc hồi quy. Tuy nhiên, trong trường hợp dự đoán một giá trị số thực, hồi quy tuyến tính thường là lựa chọn phù hợp hơn vì nó trực tiếp tìm kiếm mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào và biến đầu ra. * **Hồi quy logistic (Logistic Regression)** là một thuật toán phân loại, được sử dụng để dự đoán xác suất của một biến đầu ra nhị phân (0 hoặc 1). Nó không phù hợp cho việc dự đoán một giá trị số thực liên tục. * **Thuật toán k trung bình (k-Means)** là một thuật toán phân cụm, được sử dụng để phân chia dữ liệu thành k cụm khác nhau dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu. Nó không phù hợp cho việc dự đoán một giá trị số thực. * **Thuật toán hồi quy tuyến tính (Linear Regression)** là một thuật toán hồi quy, được sử dụng để tìm kiếm mối quan hệ tuyến tính giữa một hoặc nhiều biến đầu vào và một biến đầu ra số thực. Trong trường hợp này, các dữ liệu về kinh tế vĩ mô là các biến đầu vào, và tỉ giá ngoại tệ là biến đầu ra cần dự đoán. Do đó, hồi quy tuyến tính là thuật toán phù hợp nhất. Vì vậy, đáp án đúng là thuật toán hồi quy tuyến tính.