Lecture Applied data science: Regularisation

Tài liệu 'Lecture Applied data science: Regularisation' là một tài liệu hướng dẫn về khoa học dữ liệu ứng dụng, chỉ ra những yếu tố quan trọng như chọn lọc tập hợp biến, phương pháp thu hẹp, giảm chiều và xem xét trong không gian cao. Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về sự cân bằng giữa bias và variance, và các phương pháp khác nhau để thực hiện regularisation.

Nhà nghiên cứu, sinh viên và doanh nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu

Tài liệu 'Lecture Applied data science: Regularisation' bắt đầu với một số nguyên tắc cơ bản về khoa học dữ liệu ứng dụng, chỉ ra những yếu tố quan trọng như chọn lọc tập hợp biến và phương pháp thu hẹp. Sau đó, tài liệu giải thích sự cân bằng giữa bias và variance, và các loại bias như overfitting và underfitting. Tài liệu tiếp tục chỉ ra một số phương pháp khác nhau để thực hiện regularisation, bao gồm shrinkage methods, dimension reduction, và consideration in high dimensions. Mỗi phương pháp đều được giới thiệu chi tiết, cùng với một số ví dụ ứng dụng. Cuối cùng, tài liệu thảo luận về các vấn đề liên quan đến deployment và đạo đức trong khoa học dữ liệu.