Giới thiệu tài liệu
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression do Trịnh Tấn Đạt trình bày, mô tả về việc áp dụng phương pháp hồi qui tuyến tính để dự đoán giá trị liên tục sử dụng gradient descent. Bài giảng cũng bắt đầu với những khái niệm cơ bản về hồi qui tuyến tính, sau đó phát triển lên việc áp dụng hồi qui tuyến tính đa biến và chọn mô hình khớp tốt nhất.
Đối tượng sử dụng
Người học, nhà khoa học và các doanh nghiệp sử dụng data mining
Nội dung tóm tắt
Tài liệu Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression bắt đầu với một sơ qua của việc áp dụng hồi qui tuyến tính để dự đoán giá trị liên tục. Nó không chỉ giới thiệu những khái niệm cơ bản về hồi qui tuyến tính mà còn phát triển lên việc áp dụng hồi qui tuyến tính đa biến và chọn mô hình khớp tốt nhất. Hồi qui tuyến tính đơn biến sẽ được giới thiệu ban đầu, sau đó sẽ phát triển lên hồi qui tuyến tính đa biến và các mở rộng. Trong phần này, đề bài cũng giới thiệu việc sử dụng gradient descent để tìm hạng số tham chiếu cho mỗi biến và các ứng dụng của linear regression. Cuối cùng, nó có một khúc chỉ ra nhu cầu phát triển thêm phương pháp tuyến tính trong các tình huống khắc nghiệt. Tổng thể, Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression mang đến cho người đọc một cái nhìn toàn diện về việc áp dụng hồi qui tuyến tính ở trong data mining và sẽ là một tham khảo hữu ích cho người đang hoặc muốn học về nguyên lý cơ bản và áp dụng của hồi qui tuyến tính.
