Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 5 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Tài liệu này giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, tập trung vào hồi quy tuyến tính. Mục tiêu là cung cấp kiến thức cơ bản về các phương pháp học máy có giám sát và không giám sát, cũng như các bước xử lý dữ liệu trong khoa học dữ liệu.

Sinh viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu.

Tài liệu này trình bày chi tiết về hồi quy tuyến tính, một phương pháp học máy có giám sát được sử dụng để dự đoán kết quả đầu ra dạng số. Nội dung bao gồm các khái niệm cơ bản về học có giám sát và không giám sát, các bước xử lý dữ liệu trong khoa học dữ liệu, và các phương pháp ước lượng mô hình tuyến tính như phương pháp bình phương tối thiểu và phương pháp trượt dốc. Tài liệu cũng đánh giá ưu và nhược điểm của từng phương pháp, cũng như các yếu tố cần xem xét khi lựa chọn tham số học. Các ví dụ minh họa được cung cấp để làm rõ các khái niệm và phương pháp được trình bày.