COVID-19 gây ra dịch viêm đường hô hấp cấp, có hơn 90 triệu ca lây nhiễm và hơn 2 triệu người chết trên toàn thế giới. Bệnh lây qua đường hô hấp, mỗi ngày có hơn 300 ngàn ca nhiễm mới. Trong nghiên cứu này, chúng tôi khảo sát các đặc trưng học sâu trên ảnh X-Quang phổi và sử dụng các phương pháp máy học truyền thống bao gồm k-Nearest-Neighbours (k-NN), Support Vector Machines (SVM), Logistic `Regression cho bài toán phân loại ảnh X-Quang vào 3 lớp covid-19, pneumonia, normal. Kết quả đánh giá trên bộ dữ liệu gồm 3423 ảnh X-quang phổi được tổng hợp từ 4 bộ dữ liệu COVID-19 Radiography Database, Covid-19 Image Dataset, COVID-19 PatientsLungs X Ray Images 10000, COVID19 High quality images công bố năm 2020, các kết quả thực nghiệm, phân tích đánh giá được chỉ ra chi tiết là cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo., Tóm tắt tiếng anh, COVID-19 causes an epidemic of acute respiratory infections, with more than 90 million infections and more than 2 million deaths worldwide. The disease is transmitted through the respiratory tract, each day there are more than 300,000 new infections. In this study, we examine deep learning features on chest X-ray images and use traditional machine learning methods including k-Nearest-Neighbors (k-NN), Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression for the problem of classifying X-ray images into three classes COVID-19, PNEUMONIA, NORMAL. Evaluation results on a data set of 3423 chest X-ray images compiled from four datasets COVID-19 Radiography Database, Covid-19 Image Dataset, COVID-19 PatientsLungs X-Ray Images 10000, COVID19 High-quality images published in 2020, the detailed experimental results, analysis, and assessment will be the basis for the next researches.