Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 7 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Tài liệu này giới thiệu về hồi quy logistic, một phương pháp quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Hồi quy logistic được sử dụng rộng rãi để giải quyết các bài toán phân loại, nơi mục tiêu là dự đoán một biến mục tiêu rời rạc dựa trên một tập hợp các biến đầu vào.

Sinh viên, nhà nghiên cứu

Tài liệu này trình bày chi tiết về mô hình hồi quy logistic, một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán phân loại trong học máy. Đầu tiên, tài liệu giới thiệu về bài toán phân lớp và sự cần thiết của hồi quy logistic khi các phương pháp hồi quy tuyến tính không phù hợp. Tiếp theo, tài liệu đi sâu vào hàm sigmoid, một thành phần cốt lõi của hồi quy logistic, giúp chuyển đổi đầu ra của mô hình thành xác suất. Hàm giả thuyết của hồi quy logistic được giải thích cặn kẽ, cùng với cách diễn giải kết quả dự đoán. Tài liệu cũng trình bày về hàm mất mát (loss function) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình và các phương pháp tối ưu hóa hàm mất mát để tìm ra các tham số tối ưu. Các ví dụ minh họa và bài tập thực hành giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách áp dụng hồi quy logistic vào các bài toán thực tế, bao gồm cả việc phân loại hoa Iris. Cuối cùng, tài liệu cung cấp danh sách các tài liệu tham khảo hữu ích để người đọc có thể tiếp tục khám phá sâu hơn về hồi quy logistic và các ứng dụng của nó.