» Từ khóa: bai giang hoc may

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 69 p actvn 28/02/2023 55 1 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 nhân tạo, Artificial neural network, Mạng nơ-ron học sâu, Quy tắc học trọng số tổng quát

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; máy vectơ hỗ trợ (Support vector machine); mặt siêu phẳng phân tách; mặt siêu phẳng có lề cực đại; dữ liệu phân tách được tuyến tính (SVM); tính toán mức lề;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 48 p actvn 28/02/2023 47 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Máy vectơ hỗ trợ, Support vector machine, Mặt siêu phẳng phân tách, Lý thuyết tối ưu có ràng buộc

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân cụm; bài toán phân cụm; phân cụm dựa trên phân tách - k-Means; phân cụm phân cấp - HAC; học có giám sát (Supervised learning); học không có giám sát (Unsupervised learning);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 42 p actvn 28/02/2023 47 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phân cụm, Phân cụm dựa trên phân tách k-Means, Phân cụm phân cấp HAC, Học có giám sát

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo...

 21 p actvn 28/02/2023 57 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phát hiện luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Chiến lược sinh tập mục thường xuyên, Tập mục thường xuyên

Bài giảng Khai phá web - Bài 2: Học máy (Phần 1). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; học có giám sát; phương pháp đánh giá; cây quyết định; thuật toán Naive Bayes; thuật toán SVM; thuật toán kNN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 53 p actvn 31/01/2023 69 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Khai phá web, Khai phá web, Học máy, Học có giám sát, Ma trận nhập nhằng, Độ đo đánh giá, Cây quyết định

Chương 4 - Số học máy tính. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Biểu diễn số nguyên, phép cộng và phép trừ số nguyên, phép nhân và phép chia số nguyên, số dấu phẩy động.

 60 p actvn 27/05/2021 200 1 Download

Từ khóa: Kiến trúc máy tính, Bài giảng Kiến trúc máy tính, Computer Architecture, Số học máy tính, Biểu diễn số nguyên, Phép trừ số nguyên

Bài giảng Máy học nâng cao: Giới thiệu đã giới thiệu chung về môn học, các nội dung, tài liệu tham khảo, hình thức đánh giá, danh sách các đề tài, các vấn đề trong máy học, trao đổi và thảo luận. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 41 p actvn 30/09/2020 248 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Giới thiệu môn học, Giới thiệu Machine learning, Neural network, Kỹ thuật lập trình

Bài giảng "Máy học nâng cao: Logistic regression" cung cấp cho người học các kiến thức: Khái niệm hồi qui logistic (Logistic Regression), mô hình hóa, sigmoid function, logistic regression và bài toán phân loại 2 lớp,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 27 p actvn 30/09/2020 224 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Logistic regression, Mô hình hóa, Sigmoid function, Logistic regression, Hồi qui logistic

Bài giảng "Máy học nâng cao: Artificial neural network" cung cấp cho người học các kiến thức: Introduction, perceptron, neural network, backpropagation algorithm. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 62 p actvn 30/09/2020 261 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Bài giảng Máy học, Artificial neural network, Backpropagation algorithm, Neural network

Bài giảng "Máy học nâng cao: Clustering" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu - clustering, phân loại, thuật toán kmeans, hierarchical clustering, density based clustering. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

 70 p actvn 30/09/2020 250 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Hierarchical clustering, Density based clustering, Thuật toán kmeans

Bài giảng "Máy học nâng cao: Dimension reduction and feature selection" cung cấp cho người học các kiến thức: Introduction - dimensionality reduction and feature selection, dimensionality reduction, feature selection. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

 81 p actvn 30/09/2020 249 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Dimension reduction, Feature selection, Principal component analysis, Fisher’s linear discriminant analysis

Bài giảng "Máy học nâng cao: Support vector machine" cung cấp cho người học các kiến thức: Introduction, review of linear algebra, classifiers & classifier margin, linear svms - optimization problem, hard vs soft margin classification, non linear svms. Mời các bạn cùng tham khảo.

 77 p actvn 30/09/2020 228 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Support vector machine, Classifier margin, Soft margin classification, Review of linear algebra