ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
1
BÀI 02
MÔ HÌNH MÁY HỌC
TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Thực hiện bởi Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM
CS431 – CÁC KỸ THUẬT HỌC SÂU VÀ ỨNG DỤNG
NỘI DUNG
2
Thực hiện bởi Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM
1. MÔ HÌNH MÁY HỌC TỔNG QUÁT
2. MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH (LINEAR REGRESSION)
3. MÔ HÌNH HỒI QUY LUẬN LÝ (LOGISTIC REGRESSION)
4. MÔ HÌNH SOFTMAX REGRESSION
5. NEURAL NETWORK
3
Mô hình học
tổng
quát
Mô hình
máy học
𝑓𝜃(𝑥)
Dữ liệu 𝑥dự đoán ෤𝑦 ≈ dữ liệu thực 𝑦
ℒ(𝜃;𝑥,𝑦)
4
Mô hình học
tổng
quát
• Huấn luyện mô hình từ tập dữ liệu huấn luyện 𝑥𝑖,𝑦𝑖 𝑖=1..𝑛
•Hãy tìm tham số 𝜃 của mô hình 𝑓 để ෤𝑦 ≈ 𝑦
•Hãy tìm tham số 𝜃 để hàm độ lỗi ℒ(𝜃;𝑥,𝑦) nhỏ nhất
Mô hình
máy học
𝑓𝜃(𝑥)
Data 𝑥dự đoán ෤𝑦 ≈ dữ liệu thực 𝑦
ℒ(𝜃;𝑥,𝑦)
5
Mô hình học
tổng
quát
argmin
𝜃ℒ(𝜃;𝑥,𝑦)
≅argmin
𝜃෍
𝑖=1
𝑛D ෤𝑦𝑖,𝑦𝑖
= argmin
𝜃෍
𝑖=1
𝑛D 𝑓𝜃(𝑥𝑖),𝑦𝑖
Mô hình
máy học
𝑓𝜃(𝑥)
Data 𝑥dự đoán ෤𝑦 ≈ dữ liệu thực 𝑦
ℒ(𝜃;𝑥,𝑦)