» Từ khóa: khai phá dữ liệu

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học có giám sát (Supervised learning); hồi quy tuyến tính; học hàm hồi quy; hàm đánh giá lỗi (loss function); hàm lỗi thực nghiệm;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 24 p husc 23/12/2023 27 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Hồi quy tuyến tính, Linear regression, Học có giám sát, Thuật toán bình phương tối thiểu

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 2: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: thu thập, lựa chọn dữ liệu; tiền xử lý dữ liệu; chuyển đổi; khai phá dữ liệu; giải thích/đánh giá;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 20 p husc 23/12/2023 20 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Thu thập dữ liệu, Tiền xử lý dữ liệu, Lựa chọn dữ liệu, Chuyển đổi dữ liệu

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 23 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Phương pháp học máy, Khai phá dữ liệu, Thư viện Scikit-learn, Học dựa trên xác suất

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 28 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Máy vector hỗ trợ (SVM), Phân tách tuyến tính, Tập điều kiện Karush-Kuhn-Tucker, Biểu thức đối ngẫu

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 24 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Mạng nơron, Neural networks, Mạng nơ-ron nhân tạo, Giải thuật học lan truyền ngược

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 21 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy, Học có giám sát, Multi-class classification, Multi-label classification

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 25 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Học dựa trên xác suất, Naïve gradient decent, Huấn luyện K-means, Thuật toán EM

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 26 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Học dựa trên xác suất, Mô hình hóa xác suất, Lý thuyết xác suất cơ bản, Biến ngẫu nhiên nhị phân

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 30 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Giải thuật phân cụm, Đánh giá chất lượng phân cụm, Phương pháp K-means, Thuật toán Online K-means

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 23 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên, Học cây quyết định bằng ID3, Biểu diễn cây quyết định

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 17 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Học dựa trên láng giềng gần nhất, K-nearest neighbors (k-NN), Hàm tính khoảng cách, Hàm khoảng cách Euclid

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 24 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Khai phá tập mục thường xuyên, Mô hình luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Khai phá luật kết hợp