Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này giới thiệu về các phương pháp phân loại mô hình và các mô hình máy học cơ bản. Mục tiêu là cung cấp cho người đọc cái nhìn tổng quan về các loại mô hình khác nhau và cách chúng được sử dụng trong các bài toán thực tế.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, kỹ sư máy học

Tài liệu này trình bày chi tiết về phân loại mô hình trong máy học, bao gồm học có giám sát và học không giám sát. Học có giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn (x, y), trong khi học không giám sát chỉ sử dụng dữ liệu (x). Các mô hình máy học cơ bản như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và cây quyết định được giới thiệu. Hồi quy tuyến tính được mô tả thông qua các phương trình toán học và ví dụ minh họa. Các kỹ thuật như Bagging và Boosting cũng được đề cập. Phần cây quyết định đi sâu vào cách xây dựng cây, entropy và thông tin thu thập, cũng như các phương pháp tránh overfitting như cắt tỉa. Ưu điểm và nhược điểm của cây quyết định cũng được thảo luận, bao gồm khả năng giải thích, tính không ổn định và xu hướng bị ảnh hưởng bởi các đặc trưng có nhiều cấp độ.