» Từ khóa: mo hinh may hoc

Chương 2 giới thiệu hồi quy, kỹ thuật học máy giám sát dự đoán giá trị biến phụ thuộc. Các mô hình hồi quy tuyến tính, đa thức, Ridge/Lasso được trình bày, cùng các chỉ số đánh giá MSE, RMSE, MAE, MAPE, R2.

 27 p stu 23/06/2026 23 0 Download

Từ khóa: Bài giảng, Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Hồi quy tuyến tính, Bài toán hồi quy, Ước lượng bình phương nhỏ nhất, Phương pháp gradient descent, Mô hình hồi quy

Bài giảng chương 3 giới thiệu phân lớp dựa trên học máy, bao gồm k-Nearest Neighbors, cây quyết định, Naïve Bayes, hồi quy logistic.

 81 p stu 23/06/2026 24 0 Download

Từ khóa: Bài giảng, Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Kinh tế số, Phân lớp dựa trên học máy, Thuật toán k-nearest neighbors, Bài toán phân loại, Mô hình học máy

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 4 - Ứng dụng AI trong hoạt động phát triển khách hàng, cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Vấn đề phát triển khách hàng; xếp hạng tín dụng khách hàng dựa trên AI. Mời các bạn cùng tham khảo!

 37 p stu 18/05/2025 77 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Hoạt động phát triển khách hàng, Mô hình phát triển khách hàng, Thuật toán học máy Naïve Bayes

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - Quy trình xây dựng mô hình máy học" trình bày các bước cơ bản trong quy trình xây dựng mô hình máy học, từ thu thập và xử lý dữ liệu, chia tập dữ liệu, lựa chọn thuật toán, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất đến tối ưu hóa mô hình. Người học sẽ được làm quen với các công cụ hỗ trợ trong...

 18 p stu 18/05/2025 78 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Quy trình xây dựng mô hình máy học, Các bước xử lý dữ liệu, Quy trình học máy

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 8 - Phân loại mô hình & các mô hình máy học" trình bày cách phân loại các mô hình máy học và giới thiệu các nhóm mô hình phổ biến hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo!

 32 p stu 18/05/2025 74 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Phân loại mô hình máy học, Các mô hình máy học, Mô hình dựa trên cấu trúc cây

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - Xây dựng mô hình máy học" tập trung vào quy trình xây dựng mô hình máy học từ đầu đến cuối, bao gồm các bước huấn luyện, đánh giá và tối ưu hóa mô hình. Nội dung bao gồm cách chọn mô hình phù hợp, huấn luyện mô hình với dữ liệu, đánh giá hiệu suất mô hình qua các chỉ số như accuracy, precision,...

 39 p stu 18/05/2025 76 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Xây dựng mô hình máy học, Handle Imbalanced Data Method, Error Analysis Model

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 9 - Mô hình và bài toán máy học" trình bày về bài toán máy học; mô hình máy học; máy học tự động (Auto Machine learning). Mời các bạn cùng tham khảo!

 57 p stu 18/05/2025 75 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Mô hình máy học, Bài toán máy học, Máy học tự động

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - Xây dựng mô hình máy học (tt)" tập trung vào các kỹ thuật quan trọng trong việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình máy học. Nội dung bao gồm: Model Selection và Evaluation; Handle Imbalanced Data Method; Error Analysis Model. Mời các bạn cùng tham khảo!

 60 p stu 18/05/2025 83 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Xây dựng mô hình máy học, Handle Imbalanced Data Method, Error Analysis Model

Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 11: Một số mô hình học máy cung cấp cho người học những kiến thức như: Phân cụm dữ liệu; Phân cụm mờ; Hồi quy tuyến tính; Phân lớp SVM. Mời các bạn cùng tham khảo!

 59 p stu 27/08/2024 117 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu, Lập trình cho khoa học dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Mô hình học máy, Phân cụm dữ liệu, Hồi quy tuyến tính

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.1: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: mô hình hóa xác suất; quá trình mô hình hóa; lý thuyết xác suất cơ bản; biểu diễn xác suất; biến ngẫu nhiên nhị phân; xác suất có điều kiện;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 47 p stu 19/06/2023 128 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, Mô hình hóa xác suất, Lý thuyết xác suất cơ bản, Biến ngẫu nhiên nhị phân

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; mô hình luật kết hợp; cơ sở dữ liệu giao dịch T; bài toán khai phá luật kết hợp; giải thuật Apriori; các vấn đề luật kết hợp;... Mời các bạn cùng tham khảo...

 28 p stu 19/06/2023 110 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Khai phá tập mục thường xuyên, Mô hình luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Khai phá luật kết hợp