Bài toán định giá quyền chọn (option pricing) là một bài toán quan trọng và có lịch sử lâu đời trong lĩnh vực nghiên cứu tài chính định lượng. Những năm gần đây, do sự phát triển của các kĩ thuật máy học (machine learning), bài toán định giá quyền chọn có thể được tiếp cận từ hướng xây dựng các mô hình máy học. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xem xét bài toán định giá quyền chọn sử dụng công thức Black-Scholes bằng một số thuật toán máy học có giám sát (supervised machine learning). Chúng tôi đánh giá hiệu quả các mô hình bằng một số tập dữ liệu giá quyền chọn đã được chia sẻ công khai. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình máy học có nhiều khả năng ước lượng giá quyền chọn với độ chính xác cao.