» Từ khóa: hoc co giam sat

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 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

Bài giảng "Học máy - Bài 2: Học có giám sát" cung cấp cho người học các kiến thức: Giải thuật phân lớp đơn giản, lựa chọn K, giải thuật học máy tốt nhất, chuẩn bị dữ liệu, giới thiệu về học có giám sát, phân lớp và hồi quy,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 30 p actvn 28/06/2020 277 2 Download

Từ khóa: Bài giảng Học máy, Machine leaning, Học máy, Kỹ thuật lập trình, Học có giám sát, Chuẩn bị dữ liệu, Giải thuật học máy

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát. Chương này trình bày những nội dung chính sau: Ví dụ về các phương pháp học có giám sát, hàm đánh giá lỗi, hồi quy tuyến tính, quy tắc delta, cập nhật theo đợt, các điều kiện kết thúc học. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 12 p actvn 26/05/2020 309 3 Download

Từ khóa: Quy tắc delta, Điều kiện kết thúc học, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Hàm đánh giá lỗi, Hồi quy tuyến tính

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (học dựa trên các láng giềng gần nhất). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Các khái niệm, các ví dụ về bài toán phân lớp, giải thuật phân lớp, giải thuật dự đoán, hàm tính khoảng cách, chuẩn háo miền giá trị thuộc tính,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 17 p actvn 26/05/2020 312 3 Download

Từ khóa: Giải thuật phân lớp, Miền giá trị thuộc tính, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Láng giềng gần nhất, Bài toán phân lớp

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Học cây quyết định - Decision tree learning). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Khái niệm học cây quyết định, biểu diễn cây quyết định, giải thuật ID3, lựa chọn thuộc tính kiểm tra, Entropy, information gain, học cây quyết định,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 37 p actvn 26/05/2020 324 3 Download

Từ khóa: Cây quyết định, Lựa chọn thuộc tính kiểm tra, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Học cây quyết định, Biểu diễn cây quyết định

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Học quy nạp luật - Rule induction). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Phương pháp học quy nạp luật, các bài toán ví dụ, phân loại, chiến lược bao phủ gia tăng, Learn - one - Rule, đánh giá hiệu quản của một luật, các luật logic vị từ,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 30 p actvn 26/05/2020 285 3 Download

Từ khóa: Các luật logic vị từ, Chiến lược bao phủ gia tăng, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Học quy nạp luật, Phân loại học quy nạp luật

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Mạng nơron nhân tạo - Artificial neural network). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,... Mời các...

 68 p actvn 26/05/2020 308 3 Download

Từ khóa: Tổng kết dịch chuyển, Kiến trúc mạng, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Mạng nơron nhân tạo, Hàm tác động

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Máy vectơ hỗ trợ - Support vector machine). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu về máy vectơ hỗ trợ, mặt siêu phẳng phân tách, mặt siêu phẳng có lề cực đại, dữ liệu phân tách được tuyền tính, tính toán mức lề, cực đại hóa mức lề, bài toán tối ưu,... Mời các bạn cùng tham khảo...

 47 p actvn 26/05/2020 303 4 Download

Từ khóa: Bài toán tối ưu, Tính toán mức lề, Phương pháp học có giám sát, Mặt siêu phẳng phân tách, Mặt siêu phẳng có lề cực đại, Cực đại hóa mức lề

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Giải thuật di truyền - Genetic algorithm). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu về giải thuật di truyền, các toán tử di truyền, biểu diễn giả thiết. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên Công nghệ thông tin dùn làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

 11 p actvn 26/05/2020 323 3 Download

Từ khóa: Biểu diễn giả thiết, Các bước giải thuật di truyền, Bài giảng Học máy, Giải thuật di truyền, Phương pháp học có giám sát, Toán tử di truyền

Chương 4 - Các phương pháp học không giám sát. Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu HAC, khoảng cách giữa hai cụm, phân tích đơn, liên kết hoàn toàn, liên kết trung bình, liên kết trung tâm, các hàm khoảng cách,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 16 p actvn 26/05/2020 283 4 Download

Từ khóa: Phân tích hội tụ phân cấp, Khoảng cách giữa hai cụm, Phân tích đơn, Liên kết hoàn toàn, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Phân tích cụm

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Giới thiệu về phân cụm, phân cụm dựa trên phân tách). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Lý thuyết về phân cụm, ví dụ phân cụm, phân loại phân cụm, thành phần, các bước phân loại, điểm trung tâm, hàm khoảng cách,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 23 p actvn 26/05/2020 281 3 Download

Từ khóa: Phân loại phân cụm, Điểm trung tâm, Hàm khoảng cách, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Bài toán phân cụm, Phân cụm dựa trên phân tách