Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ »Công Nghệ Thông Tin »
Cơ sở dữ liệu
34 trang
3 lượt xem
1
0

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!

hoatrongguong03
15/05/2025
Share
/
34
Có thể bạn quan tâm
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 7 - TS. Nguyễn Văn Hiệu
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 7 - TS. Nguyễn Văn Hiệu
23 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học
Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học
49 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học
Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học
51 trang
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)
36 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent)
Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent)
28 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy logistic (Logistic Regression)
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy logistic (Logistic Regression)
20 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ)
Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ)
46 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision tree)
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision tree)
25 trang
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)
54 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Gán nhãn dữ liệu
Bài giảng Học máy thống kê: Gán nhãn dữ liệu
61 trang
Cải thiện hiệu quả của mô hình học máy thống kê bởi luật kết hợp và ứng dụng trong bài toán khử nhập nhằng nghĩa từ tiếng Việt
Cải thiện hiệu quả của mô hình học máy thống kê bởi luật kết hợp và ứng dụng trong bài toán khử nhập nhằng nghĩa từ tiếng Việt
4 trang
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 11: Phân lớp văn bản
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 11: Phân lớp văn bản
31 trang
Một số bất đẳng thức về lỗi phân lớp đối với bài toán phân lớp nhị phân
Một số bất đẳng thức về lỗi phân lớp đối với bài toán phân lớp nhị phân
4 trang
Đề tài nghiên cứu khoa học: Xử lý dữ liệu cho bài toán phân lớp ổn định hệ thống điện
Đề tài nghiên cứu khoa học: Xử lý dữ liệu cho bài toán phân lớp ổn định hệ thống điện
79 trang
Thuật toán Nearmiss-SF cho bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn
Thuật toán Nearmiss-SF cho bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn
7 trang
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Hỗ trợ quyết định kinh doanh dịch vụ Viễn thông theo xu hướng khách hàng ở Tây Ninh
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Hỗ trợ quyết định kinh doanh dịch vụ Viễn thông theo xu hướng khách hàng ở Tây Ninh
61 trang
Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu đồ thị tri thức mờ và ứng dụng vào bài toán phân lớp dữ liệu
Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu đồ thị tri thức mờ và ứng dụng vào bài toán phân lớp dữ liệu
70 trang
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy
27 trang
Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy
Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy
120 trang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5 - Nguyễn Nhật Quang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5 - Nguyễn Nhật Quang
24 trang

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

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
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