Bài giảng Khai thác dữ liệu: Chương 6 - ThS. Dương Phi Long

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các phương pháp phân lớp dữ liệu, một chủ đề quan trọng trong khai thác dữ liệu và học máy. Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản, các thuật toán phổ biến và các kỹ thuật đánh giá mô hình.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy.

Tài liệu này trình bày chi tiết về các phương pháp phân lớp dữ liệu, bắt đầu với tổng quan về phân lớp dữ liệu, quy trình phân lớp và các kỹ thuật phân lớp khác nhau. Chúng ta sẽ đi sâu vào các phương pháp dựa trên cây quyết định, bao gồm định nghĩa, xây dựng cây, các thuật toán xây dựng cây, cách phân chia mẫu, biến đổi cây thành luật, vấn đề quá phù hợp dữ liệu và ưu điểm của phương pháp này. Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá các phương pháp dựa trên luật, bao gồm giới thiệu, xây dựng luật phân lớp và xác định lớp cho các mẫu. Sau đó, chúng ta sẽ xem xét phương pháp Naïve Bayes, bao gồm định lý Bayes, thuật toán Naïve Bayes, và ưu điểm và nhược điểm của phương pháp này. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về phương pháp dựa trên thể hiện, bao gồm giới thiệu và thuật toán K-NN. Ngoài ra, chúng ta sẽ khám phá mạng neural nhân tạo, bao gồm giới thiệu, cấu trúc một neuron nhân tạo, kiến trúc ANN, huấn luyện trong ANN, thuật toán lan truyền ngược, siêu tham số và ưu và nhược điểm của ANN. Cuối cùng, chúng ta sẽ xem xét một số phương pháp khác như Support Vector Machines và Ensemble Methods, cũng như các phương pháp đánh giá mô hình, bao gồm đánh giá mô hình, Classifier Evaluation Metrics và phương pháp ước tính độ chính xác.