» Từ khóa: phuong phap may hoc

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 Giới thiệu về học sâu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Thế nào là học sâu; Tại sao cần học sâu; Tại sao giờ mới bùng nổ học sâu; Học máy có giám sát; Hiện tượng overfit và underfit;...Mời các bạn cùng tham khảo!

 34 p actvn 28/11/2021 172 2 Download

Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Phương pháp học máy truyền thống, Phân lớp tuyến tính, Hàm mục tiêu, Hồi quy tuyến tính

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 280 2 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

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 283 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 315 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 318 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 331 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 293 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 313 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 (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 334 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 290 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 286 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

Mục tiêu của bài viết này trình bày một phương thức xây dựng bộ dữ liệu dạng Netflow từ nguồn dữ liệu DARPA; và ứng dụng bộ dữ liệu này trong phát hiện xâm nhập trái phép bằng phương pháp học máy.

 12 p actvn 30/09/2019 477 2 Download

Từ khóa: Bộ dữ liệu, Naïve Bayes, Phát hiện xâm nhập trái phép, Bộ dữ liệu dạng Netflow, Phương pháp học máy