» Từ khóa: HỌC MÁY

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 346 3 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

Bài giảng "Học máy - Bài 4: Hồi quy logistic, máy vec tơ hỗ trợ" cung cấp cho người học các kiến thức: Hồi quy logit, phân lớp và hồi quy, hồi quy logistic, hàm logistic trên dữ liệu default,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 30 p actvn 28/06/2020 339 3 Download

Từ khóa: Bài giảng Học máy, Machine leaning, Học máy, Kỹ thuật lập trình, Hồi quy logistic, Máy vec tơ hỗ trợ, Dữ liệu default

Bài giảng "Học máy - Bài 5: Cây phân loại và hồi quy" cung cấp cho người học các kiến thức: Các giải thuật học máy, cây quyết định, biểu diễn cây quyết định, tập luật từ cây quyết định,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 30 p actvn 28/06/2020 368 3 Download

Từ khóa: Bài giảng Học máy, Machine leaning, Học máy, Kỹ thuật lập trình, Cây phân loại, Hồi quy, Biểu diễn cây quyết định

Bài giảng "Học máy - Bài 6: Các phương pháp học máy kết hợp" cung cấp cho người học các kiến thức: Bootstrap là gì, các phương pháp kết hợp enemble methods, phương páp kết hợp boosting, độ sâu của từng cây,... Mời các bạn cùng thâm khảo nội dung chi tiết.

 30 p actvn 28/06/2020 353 3 Download

Từ khóa: Bài giảng Học máy, Machine leaning, Học máy, Kỹ thuật lập trình, Phương pháp học máy kết hợp, Phương pháp kết hợp enemble methods

Bài giảng "Học máy - Bài 7: Học máy không giám sát" cung cấp cho người học các kiến thức: Phân tích cụm, phương pháp phân cấp, thuật toán K-means, khởi tạo tâm cụm, phân đoạn, nén ảnh,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 30 p actvn 28/06/2020 349 3 Download

Từ khóa: Bài giảng Học máy, Machine leaning, Học máy, Kỹ thuật lập trình, Học máy không giám sát, Thuật toán K-means, Khởi tạo tâm cụm

Chương 1 - Giới thiệu chung. Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu về học máy, quá trình học máy, các thành phần chính của bài toán học máy, các vấn đề trong học máy, vấn đề over-fitting, các môi trường chính,.... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 35 p actvn 26/05/2020 325 3 Download

Từ khóa: Môi trường học máy, Bài giảng Học máy, Quá trình học máy, Bài toán học máy, Thành phần học máy, Vấn đề over-fitting

Chương 2 - Đánh giá hiệu năng học máy. Chương này trình bày những nội dung chính sau: Đánh giá hiệu năng học máy, các phương pháp đánh giá hiệu năng học máy, Bootstrap sampling, tập tối ưu, các tiêu chí đánh giá tập tối ưu, tính chính xác, ma trận nhầm lẫn,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 23 p actvn 26/05/2020 359 3 Download

Từ khóa: Tính chính xác, Ma trận nhầm lẫn, Đánh giá hiệu năng học má, Phương pháp đánh giá hiệu năng học máy, Tập tối ưu

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 392 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 382 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 397 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 359 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 380 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