• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.2: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.2: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.2: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: nguồn dữ liệu; khai phá dữ liệu; phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu; dữ liệu – thông tin – tri thức;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     29 p husc 23/12/2023 8 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học máy và khai phá dữ liệu; quy trình thực hiện - hướng tìm tri thức; quy trình thực hiện - hướng sản phẩm; phát triển sản phẩm - kinh nghiệm từ IBM;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết...

     38 p husc 23/12/2023 7 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 0: Giới thiệu môn học

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 0: Giới thiệu môn học

    Bài giảng "Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu" được biên soạn với mục tiêu nhằm giúp học viên có kiến thức cơ bản về học máy; có hiểu biết về các phương pháp học máy, các điểm mạnh (ưu điểm) và các điểm yếu (nhược điểm) của các giải thuật học máy và khai phá dữ liệu; làm quen và sử dụng được thư viện Scikit-learn; có kinh nghiệm...

     12 p husc 23/12/2023 7 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 11: Máy vector hỗ trợ (SVM)

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 11: Máy vector hỗ trợ (SVM)

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 11: Máy vector hỗ trợ (SVM). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu máy vectơ hỗ trợ; siêu phẳng phân tách; phân tách tuyến tính (linear separability); bài toán cực tiểu hóa có ràng buộc đẳng thức;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     52 p husc 23/12/2023 7 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks)

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks)

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: mạng nơ-ron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng ANN; hàm đánh giá lỗi (Loss function); giải thuật học lan truyền ngược;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     71 p husc 23/12/2023 4 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 6: Phân loại và đánh giá hiệu năng

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 6: Phân loại và đánh giá hiệu năng

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 6: Phân loại và đánh giá hiệu năng. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: đánh giá hiệu năng hệ thống học máy; các phương pháp đánh giá; lựa chọn tham số; đánh giá và lựa chọn mô hình; các tiêu chí đánh giá;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     30 p husc 23/12/2023 7 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: expectation maximization; GMM và K-means; thuật toán EM; mô hình hỗn hợp và phân cụm; mạng nơron để thực hiện suy diễn Bayes;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     22 p husc 23/12/2023 8 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.1: Học dựa trên xác suất

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.1: Học dựa trên xác suất

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.1: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: mô hình hóa xác suất; quá trình mô hình hóa; lý thuyết xác suất cơ bản; biểu diễn xác suất; biến ngẫu nhiên nhị phân; xác suất có điều kiện;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     47 p husc 23/12/2023 6 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán học có giám sát (Supervised learning) và bài toán học không giám sát (Unsupervised learning); giải thuật phân cụm; đánh giá chất lượng phân cụm (Clustering quality);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     32 p husc 23/12/2023 10 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 8: Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 8: Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 8: Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: cây quyết định (Decision tree); biểu diễn cây quyết định; học cây quyết định bằng ID3; vài vấn đề trong ID3; cây quyết định cho hồi quy; rừng ngẫu nhiên (Random forests);... Mời các bạn cùng tham khảo chi...

     43 p husc 23/12/2023 7 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 7: Học dựa trên láng giềng gần nhất (KNN)

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 7: Học dựa trên láng giềng gần nhất (KNN)

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 7: Học dựa trên láng giềng gần nhất (KNN). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học dựa trên các láng giềng gần nhất; giải thuật k-NN cho phân lớp; hàm tính khoảng cách; chuẩn hóa miền giá trị thuộc tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     23 p husc 23/12/2023 4 0

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp

    Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; mô hình luật kết hợp; cơ sở dữ liệu giao dịch T; bài toán khai phá luật kết hợp; giải thuật Apriori; các vấn đề luật kết hợp;... Mời các bạn cùng tham khảo...

     28 p husc 23/12/2023 9 0

Hướng dẫn khai thác thư viện số
getDocumentFilter3 p_strSchoolCode=husc