Mạng xã hội chia sẻ tài liệu
Bài giảng Thống kê trong học máy
![Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học [Mới nhất]](https://cdn.tailieu.vn/images/document/thumbnail/2025/20250515/hoatrongguong03/135x160/6511747304171.jpg)
Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học
Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học giới thiệu các khái niệm cơ bản, phương pháp kiểm thử và thẩm định mô hình, các loại hình máy học phổ biến và những thách thức chính thường gặp. Nắm vững chuyên đề này là bước khởi đầu quan trọng để bạn tiếp cận thế giới của trí tuệ nhân tạo. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!49 trang
237 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học
Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học bao gồm các bước từ xác định bối cảnh, thu thập và khám phá dữ liệu, đến chuẩn bị, huấn luyện, tinh chỉnh mô hình và cuối cùng là vận hành hệ thống. Đây là kim chỉ nam giúp bạn thực hiện dự án máy học một cách bài bản và hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!51 trang
225 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp
Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp tập trung vào bài toán phân loại dữ liệu, một trong những nhiệm vụ cốt lõi của học máy. Chuyên đề này sẽ trình bày các bài toán phân lớp nhị phân, đa lớp, đa nhãn và đa đầu vào, cùng với các phương pháp đánh giá hiệu quả của bộ phân lớp. Nắm vững chuyên đề này sẽ giúp bạn xây dựng và đánh giá chính xác các mô hình phân loại. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!34 trang
213 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression- Supervised learning)
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression - Supervised learning) giới thiệu một trong những thuật toán cơ bản và quan trọng nhất trong học máy có giám sát. Chuyên đề này sẽ đi sâu vào khái niệm hàm hồi quy và phương pháp bình phương bé nhất (Least Squares Method) để tìm ra mô hình tuyến tính tối ưu. Đây là nền tảng vững chắc để bạn hiểu về các mô hình dự đoán. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!36 trang
256 lượt xem
3 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent)
Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent) nhắc lại kiến thức giải tích nhiều biến, đi sâu vào thuật toán Gradient Descent, Gradient Descent ngẫu nhiên và Mini-Batch Gradient Descent. Hiểu rõ thuật toán này là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất mô hình của bạn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!28 trang
143 lượt xem
1 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ)
Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy vectơ hỗ trợ) giới thiệu cơ sở lý thuyết của SVM, phân biệt giữa biên mềm và biên cứng, đồng thời khám phá ứng dụng SVM trong hồi quy và kỹ thuật Kernel SVM. Bạn sẽ hiểu cách SVM tạo ra siêu phẳng tối ưu để phân tách dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!46 trang
189 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision tree)
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision Tree) giới thiệu một thuật toán học máy trực quan và dễ hiểu, được sử dụng rộng rãi cho cả phân loại và hồi quy. Chuyên đề này sẽ hướng dẫn cách xây dựng cây quyết định, các điều kiện dừng và cách xử lý các dạng dữ liệu khác nhau. Nắm vững cây quyết định giúp bạn tạo ra các mô hình dễ giải thích. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!25 trang
411 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning)
Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning) khám phá các kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình học máy để đạt được hiệu suất tốt hơn. Chuyên đề này sẽ trình bày các phương pháp như Bagging, Pasting, Random Forests, Boosting và Stacking. Học các kỹ thuật này sẽ giúp bạn xây dựng các mô hình mạnh mẽ và bền vững hơn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!54 trang
229 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Học máy thống kê: Gán nhãn dữ liệu
Bài giảng Học máy thống kê: Gán nhãn dữ liệu là một chuyên đề thiết yếu, làm rõ vai trò quan trọng của dữ liệu được gán nhãn trong học máy. Chuyên đề này giải thích lý do cần gán nhãn, quy trình tổng quát để thực hiện, vai trò của người gán nhãn và cách đánh giá chất lượng quy trình gán nhãn. Hiểu rõ quy trình này là chìa khóa cho chất lượng dữ liệu và hiệu suất mô hình. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!61 trang
245 lượt xem
1 lượt tải
Bài giảng hướng dẫn sử dụng SPSS trong phân tích dữ liệu kinh doanh
Ngày nay, việc ứng dụng tin học để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu marketing là hết sức phổ biến. Có một số phần mềm được sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên nghiến marketing, mỗi loại đều có những ưu nhược điểm nhất định.61 trang
2306 lượt xem
765 lượt tải
![Công cụ thu thập số liệu: [Hướng dẫn/Đánh giá/So sánh] tốt nhất](https://cdn.tailieu.vn/images/document/thumbnail/2013/20130723/alt_12/135x160/3491374569873.jpg)
Công cụ thu thập số liệu
Trong nghiên cứu bằng phương pháp phỏng vấn, việc chuẩn bị kỹ bảng câu hỏi là điều kiện cần thiết cho việc thu thập dữ liệu được chính xác. Bản câu hỏi phải đảm bảo chuyển những thông tin cần thiết thu thập thành những câu hỏi cụ thể mà người được hỏi có thể trả lời với một sự hợp tác cao và giảm được sai số do trả lời; người đi phỏng vấn dễ thực hiện việc phỏng vấn và tiên liệu trước được những yêu cầu trong việc xử lý dữ liệu...49 trang
93 lượt xem
16 lượt tải
Bài giảng Thống kê máy tính: Phân tích dữ liệu bằng công cụ trực quan - Lê Phong
Trong bài giảng Thống kê máy tính này giới thiệu về phương pháp phân tích dữ liệu bằng công cụ trực quan trong một số trường hợp sau: Trường hợp dữ liệu một chiều, trường hợp dữ liệu 2 hoặc 3 chiều, trường hợp dữ liệu có > 3 chiều. Mời các bạn cùng tham khảo.27 trang
246 lượt xem
13 lượt tải
Bài giảng Bài 2: Thu thập dữ liệu
Bài giảng Bài 2: Thu thập dữ liệu cung cấp cho các bạn những kiến thức về khái niệm cơ bản trong chọn mẫu; quy trình chọn mẫu; xác định đám đông nghiên cứu; xác định khung mẫu; xác định kích thước mẫu; công thức tính cỡ mẫu; thu thập dữ liệu sơ cấp bằng bảng câu hỏi.32 trang
174 lượt xem
8 lượt tải
Bài giảng Dữ liệu bảng (Panel Data) - Đinh Công Khải
Giới thiệu chung về dữ liệu bảng; những lợi thế khi sử dụng dữ liệu bảng; ước lượng mô hình hồi quy dữ liệu bảng; mô hình những ảnh hưởng cố định (FEM);... là những nội dung chính được trình bày cụ thể trong "Bài giảng Dữ liệu bảng (Panel Data)" của Đinh Công Khải.25 trang
244 lượt xem
21 lượt tải
![Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 3 [Mới nhất]](https://cdn.tailieu.vn/images/document/thumbnail/2017/20171110/nghqcp/135x160/5621510276852.jpg)
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 3
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 3 Các cấu trúc dữ liệu cơ bản trình bày các nội dung chính như; Kiểu dữ liệu trừu tượng, các cách cài đặt danh sách tuyến tính, các cách cài đặt hàng đợi, kiểu dữ liệu được đặc trưng,...78 trang
92 lượt xem
5 lượt tải
![Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 5 [Mới nhất]](https://cdn.tailieu.vn/images/document/thumbnail/2017/20171110/nghqcp/135x160/1441510276846.jpg)
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 5
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 5 Các thuật toán sắp xếp gồm các nội dung chính được trình bày như sau: Bài toán sắp xếp, ba thuật toán sắp xếp cơ bản, sắp xếp trộn, sắp xếp nhanh, sắp xếp vun đống, cận dưới cho bài toán sắp xếp, các phương pháp sắp xếp đặc biệt,..100 trang
155 lượt xem
6 lượt tải
Bài giảng Thống kê máy tính: Nhắc lại toán Tập hợp - Lê Phong
Trong bài giảng này sẽ nhắc lại một số kiến thức về toán Tập hợp như: Một số khái niệm về tập hợp, tập con, lực lượng, tập lũy thừa; một số toán tử như hội, giao, bù, tích Cartesian (tích Đề-các);... Mời các bạn cùng tham khảo để nắm bắt các nội dung chi tiết.10 trang
127 lượt xem
4 lượt tải
Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà
Doanh nghiệp quản lý: Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na - GCN ĐKDN: 0307893603
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015