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

Tài liệu này giới thiệu về mô hình máy học kết hợp (ensemble learning), một phương pháp mạnh mẽ để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình dự đoán. Tài liệu này bao gồm các phương pháp như Bagging, Pasting, Random Forests, Boosting và Stacking, cùng với các ví dụ thực hành sử dụng Python.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy muốn tìm hiểu và áp dụng các mô hình máy học kết hợp để giải quyết các bài toán thực tế.

Tài liệu này trình bày chi tiết về các mô hình máy học kết hợp, bắt đầu với khái niệm trí tuệ đám đông và cách nó áp dụng vào máy học. Các phương pháp Bagging và Pasting được giải thích, bao gồm cả cách chúng tạo ra các tập dữ liệu con ngẫu nhiên để huấn luyện các mô hình cơ sở. Tài liệu cũng đề cập đến nhóm ngẫu nhiên và không gian con ngẫu nhiên, cùng với thuật toán Rừng ngẫu nhiên và các biến thể của nó như Extra-Trees. Phần Boosting trình bày các kỹ thuật như AdaBoost và Gradient Boosting, tập trung vào việc sửa lỗi của các mô hình trước đó. Cuối cùng, tài liệu giới thiệu Stacking, một phương pháp kết hợp các mô hình bằng cách huấn luyện một mô hình meta để dự đoán từ các dự đoán của các mô hình cơ sở. Các ví dụ thực hành với Python được cung cấp để minh họa các khái niệm và kỹ thuật này.