» Từ khóa: thuat toan hoc may

Chương 5 giới thiệu kỹ thuật gom cụm (clustering), K-Means, DBSCAN; ứng dụng phân tích dữ liệu kinh tế, phân khúc khách hàng, phát hiện bất thường.

 24 p stu 23/06/2026 22 0 Download

Từ khóa: Bài giảng, Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Kinh tế số, Gom cụm dữ liệu, Thuật toán k-means, Phân tích dữ liệu kinh tế, Phân khúc khách hàng

Chương 6 giới thiệu mạng neuron nhân tạo, neuron sinh học, Perceptron, và mạng neuron đa tầng; ứng dụng trong dự đoán, phân loại, và tối ưu hóa.

 38 p stu 23/06/2026 20 0 Download

Từ khóa: Bài giảng, Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Kinh tế số, Mạng neuron nhân tạo, Neuron sinh học, Kinh tế số, Thuật toán lan truyền ngược, Phân tích dữ liệu kinh tế

Bài giảng Nguyên lý máy chương 2 trình bày về vectơ, chuyển động vật, động học cơ cấu (bốn khâu bản lề, tay quay con trượt, culit). Mời các bạn cùng tham khảo!

 96 p stu 23/03/2026 29 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nguyên lý máy, Kỹ thuật cơ khí, Các phép tính vectơ, Chuyển động của vật, Phân tích động học, Cơ cấu phẳng toàn khớp

Đề thi môn Trí tuệ nhân tạo bao gồm bài tập về mạng nơ-ron, thuật toán ADAM, khởi tạo dữ liệu, huấn luyện mạng và xác định công thức cập nhật.

 11 p stu 26/02/2026 32 0 Download

Từ khóa: Đề thi, Trí tuệ nhân tạo, Mạng nơ-ron, Học máy, Thuật toán tối ưu, Dữ liệu đám mây

Tài liệu tuyển tập bài tập cấu trúc dữ liệu (TS. Hà Ngọc Long, 2022): dãy số, ma trận, danh sách liên kết, cây nhị phân, đồ thị, sắp xếp, thống kê kinh doanh.

 25 p stu 29/10/2025 58 1 Download

Từ khóa: Bài tập, Khoa học máy tính, Cấu trúc dữ liệu, Bài tập lập trình, Thuật toán đệ quy, Mã hóa văn bản, Thống kê kinh doanh

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 78 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 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 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 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

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 126 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 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, Học dựa trên xác suất, Naïve gradient decent, Huấn luyện K-means, Thuật toán EM

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán học có giám sát (Supervised learning) và bài toán học không giám sát (Unsupervised learning); giải thuật phân cụm; đánh giá chất lượng phân cụm (Clustering quality);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 32 p stu 19/06/2023 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, Giải thuật phân cụm, Đánh giá chất lượng phân cụm, Phương pháp K-means, Thuật toán Online K-means