» Từ khóa: bai giang khai pha du lieu

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu học máy (Machine learning) - khai phá dữ liệu (Data mining); các ứng dụng thành công của học máy; quá trình học máy; các thành phần chính của bài toán học máy;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 54 p stu 23/12/2023 31 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Quá trình học máy, Phương pháp học hồi quy, Phương pháp học quy nạp luật, Phương pháp học cây quyết định

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 3, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: đánh giá hiệu năng của hệ thống; các phương pháp đánh giá; tập tối ưu (Validation set); các tiêu chí đánh giá hiệu năng của hệ thống; lựa chọn mô hình đánh giá hiệu năng của hệ thống;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài...

 19 p stu 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, Đánh giá hiệu năng hệ thống, Tiêu chí đánh giá hiệu năng hệ thống, Nguyên lý Occam’s razor, Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán hồi quy; hồi quy tuyến tính (Linear regression); hàm đánh giá lỗi; giải thuật hồi quy tuyến tính; quy tắc delta; các điều kiện kết thúc quá trình học;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 15 p stu 23/12/2023 31 0 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 hồi quy, Hồi quy tuyến tính, Hàm đánh giá lỗi, Giải thuật hồi quy tuyến tính

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 stu 23/12/2023 31 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 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 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 24 p stu 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, Bài toán phân lớp, Học dựa trên các láng giềng gần nhất, Nearest neighbors learning, Giải thuật phân lớp k-NN

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 stu 23/12/2023 44 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 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" 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 stu 19/06/2023 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, 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 1.1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học máy và khai phá dữ liệu; quy trình thực hiện - hướng tìm tri thức; quy trình thực hiện - hướng sản phẩm; phát triển sản phẩm - kinh nghiệm từ IBM;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết...

 38 p stu 19/06/2023 29 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 máy và khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Machine learning, Data mining

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.2: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: nguồn dữ liệu; khai phá dữ liệu; phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu; dữ liệu – thông tin – tri thức;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 29 p stu 19/06/2023 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, Học máy và khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Kiểu dữ liệu có cấu trúc, Kiểu dữ liệu phi cấu trúc

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 stu 19/06/2023 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, 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 - 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 stu 19/06/2023 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, 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 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 stu 19/06/2023 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, Học dựa trên xác suất, Naïve gradient decent, Huấn luyện K-means, Thuật toán EM