Bài giảng Thống kê trong học máy

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

221 lượt xem

1 lượt tải

Bài giảng Học máy thống kê: Dự án máy học

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

178 lượt xem

1 lượt tải

Phân lớp trong Học máy thống kê: Bài giảng và cách đánh giá bộ phân lớp

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

165 lượt xem

1 lượt tải

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Bài giảng Học máy thống kê Supervised learning

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

222 lượt xem

2 lượt tải

Gradient Descent: Bài giảng Học máy thống kê Gradient giảm

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

122 lượt xem

0 lượt tải

Bài giảng Support Vector Machine (SVM): Học máy thống kê, máy véc tơ hỗ trợ

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

136 lượt xem

1 lượt tải

Cây quyết định (Decision tree): Bài giảng Học máy thống kê chi tiết

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

303 lượt xem

1 lượt tải

Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning): Bài giảng Học máy thống kê

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

184 lượt xem

1 lượt tải

Bài giảng Học máy thống kê: Kinh nghiệm gán nhãn dữ liệu hiệu quả

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

225 lượt xem

0 lượt tải

Chủ đề liên quan

Thống kê trong học máy

Bài giảng Thống kê trong học máy

Tài liệu Thống kê trong học máy

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

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