Trong Python, thư viện nào sau đây được sử dụng phổ biến nhất cho việc xử lý dữ liệu số và tính toán khoa học?

Trong học máy, Gradient Descent (B. Gradient Descent) là một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng rộng rãi để tìm giá trị nhỏ nhất của một hàm số. Nó đặc biệt hữu ích trong việc tìm ra các tham số tối ưu cho mô hình học máy bằng cách lặp đi lặp lại điều chỉnh các tham số theo hướng ngược lại của gradient (độ dốc) của hàm mất mát (loss function). Hàm mất mát đo lường sự khác biệt giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực tế, và mục tiêu là giảm thiểu hàm mất mát này. Các thuật toán khác như Random Forest, K-means Clustering, và Naive Bayes là các thuật toán học máy khác nhau, nhưng không phải là các thuật toán *tối ưu hóa* được sử dụng để tìm ra giải pháp tối ưu cho một bài toán nói chung.

Trong thuật toán K-means Clustering, một trong những tham số quan trọng nhất cần được xác định trước là số lượng cụm (K). Thuật toán sẽ cố gắng phân chia dữ liệu thành K cụm sao cho các điểm dữ liệu trong cùng một cụm có khoảng cách gần nhau nhất và khác biệt so với các điểm dữ liệu trong các cụm khác. Do đó, việc xác định trước số lượng cụm là một yêu cầu bắt buộc khi sử dụng K-means.

Trong C++ (và một số ngôn ngữ khác), để nạp chồng (overload) toán tử == (so sánh bằng), bạn cần định nghĩa một hàm toán tử có tên là operator==. Không có phương thức comp(), eq(), equal() hoặc ne() nào được sử dụng mặc định cho việc nạp chồng toán tử so sánh bằng. Vì vậy, không có đáp án đúng trong các lựa chọn đã cho.

Trong Python, để tạo một phương thức tĩnh, ta sử dụng chỉ dẫn @staticmethod. Phương thức tĩnh là một phương thức thuộc về lớp nhưng không yêu cầu một thể hiện của lớp đó để có thể được gọi. Nó không nhận tham số self một cách ngầm định như các phương thức thông thường.