Which of the following models would be most appropriate for predicting whether a user will click on an advertisement?

Đáp án đúng: "Classification using Logistic Regression". Việc người dùng có nhấp vào quảng cáo hay không là biến đích nhị phân (có hoặc không), tức bài toán phân loại; hồi quy logistic đưa tổ hợp tuyến tính của các đặc trưng qua hàm sigmoid để ra xác suất nhấp nằm trong khoảng 0 đến 1, rồi so với ngưỡng để quyết định, và đây là mô hình kinh điển cho dự đoán tỉ lệ nhấp (click-through rate). "Time Series Analysis" dùng để mô hình hoá và dự báo một đại lượng theo thời gian, không phải gán nhãn có hay không cho từng người dùng. "Linear Regression" dự đoán giá trị liên tục và có thể cho kết quả âm hay lớn hơn 1, không diễn giải được thành xác suất. "K-Means Clustering" là học không giám sát, chỉ gom nhóm người dùng giống nhau chứ không dùng nhãn nhấp để dự đoán.