» Từ khóa: nhập dữ liệu

Bài giảng Nhập môn Tư duy tính toán: Bài 2 Cơ bản về ngôn ngữ lập trình python cung cấp cho người học những kiến thức như: Biến, khai báo chuỗi, khối lệnh; Nhập dữ liệu và xuất dữ liệu; Kiểu dữ liệu và phép toán liên quan; Phép toán “if"; Rẽ nhánh; Vài ví dụ minh họa. Mời các bạn cùng tham khảo!

 29 p stu 27/08/2024 93 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Tư duy tính toán, Nhập môn Tư duy tính toán, Tư duy tính toán, Ngôn ngữ lập trình python, Nguyên tắc khai báo chuỗi, Kiểu dữ liệu

Bài giảng Nhập môn Tư duy tính toán: Bài 4 Kiểu tuần tự trong python, phần 1 cung cấp cho người học những kiến thức như: Kiểu dữ liệu tuần tự (sequential data type); String (chuỗi); Bài tập về xử lý chuỗi. Mời các bạn cùng tham khảo!

 19 p stu 27/08/2024 102 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Tư duy tính toán, Nhập môn Tư duy tính toán, Tư duy tính toán, Kiểu tuần tự trong python, Kiểu dữ liệu tuần tự, Xử lý chuỗi

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 2, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: tập dữ liệu; các kiểu tập dữ liệu; các kiểu giá trị thuộc tính; biểu đồ histogram; đồ thị rải rác (Scatter plot); các nhiệm vụ chính của tiền xử lý dữ liệu;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 31 p stu 23/12/2023 123 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Tiền xử lý dữ liệu, Tập dữ liệu, Dữ liệu chuỗi di truyền, Biểu đồ histogram

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo...

 21 p stu 23/12/2023 108 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 phát hiện luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Chiến lược sinh tập mục thường xuyên, Tập mục thường xuyên

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; cây quyết định (Decision tree); học cây quyết định (Decision tree –DT– learning); biểu diễn cây quyết định; giải thuật ID3; học cây quyết định và chiến lược tìm kiếm;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 37 p stu 23/12/2023 105 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Cây quyết định, Decision tree, Biểu diễn cây quyết định, Học cây quyết định

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 6, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; các phương pháp học dựa trên xác suất (Probabilistic learning); các khái niệm cơ bản về xác suất; biểu diễn xác suất; xác suất có điều kiện; các biến độc lập về xác suất;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài...

 32 p stu 23/12/2023 114 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 dựa trên xác suất, Probabilistic learning, Biến ngẫu nhiên đa trị, Biểu diễn xác suất

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 stu 23/12/2023 125 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 cụm, Phân cụm dựa trên phân tách k-Means, Phân cụm phân cấp HAC, Học có giám sát

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 129 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 108 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 117 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 117 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 111 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