Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học

Tài liệu này cung cấp hướng dẫn chi tiết về quy trình thực hiện một dự án máy học, từ việc xác định bài toán đến triển khai và bảo trì hệ thống. Tài liệu này được thiết kế để giúp sinh viên và các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các bước cần thiết để xây dựng một mô hình máy học hiệu quả.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, kỹ sư máy học

Tài liệu này trình bày quy trình thực hiện một dự án máy học một cách toàn diện, bắt đầu từ việc xác định bối cảnh và yêu cầu của bài toán, thu thập và khám phá dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu cho mô hình, huấn luyện mô hình bằng các thuật toán khác nhau như Linear Regression và Decision Tree, tinh chỉnh mô hình để đạt hiệu suất tốt nhất, trình bày giải pháp và cuối cùng là vận hành, theo dõi và bảo trì hệ thống. Tài liệu cũng đi sâu vào các kỹ thuật quan trọng như lựa chọn độ đo hiệu suất, kiểm tra các giả định, tạo tập dữ liệu kiểm tra, trực quan hóa dữ liệu địa lý, tìm kiếm tương quan giữa các thuộc tính, và các phương pháp kết hợp nhiều mô hình. Đặc biệt, tài liệu sử dụng bộ dữ liệu California Housing Prices dataset làm ví dụ minh họa xuyên suốt, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt và áp dụng các kiến thức vào thực tế.