L I CAM ĐOANỜ
Em xin cam đoan: Khóa lu n văn đ án t t nghi p v i đ tài “Nghiên c uậ ồ ố ệ ớ ề ứ
thu t toán K-nearest neighbor và s d ng iris flowers dataset đánh giá hi u quậ ử ụ ệ ả
thu t toán” là k t qu nghiên c u, tìm hi u c a b n thân em t nh ng kiên th c ậ ế ả ứ ể ủ ả ừ ư ư
đa đc thây, cô trong ươ Vi n Ky thuât va Công nghê truyên day trong nh ng năm ệ ữ
qua va môt sô ngu n tài li u khác liên quan. ồ ệ
Em xin ch u m i trách nhi m v khóa lu n văn c a mình!ị ọ ệ ề ậ ủ
Nghê An, ngày 01 tháng 05 năm 2019
Sinh viên th c hi nự ệ
Phan Th Ph ngị ượ
M C L CỤ Ụ
2
DANH M C T VI T T TỤ Ừ Ế Ắ
STT T vi t t từ ế ắ Ý nghĩa
1 AI Artificial Intelligence
2 ML Machine learning
3 SVM Support Vector Machine
4 KNN K- nearest neighbor
3
DANH M C B NG BI UỤ Ả Ể
STT Tên b ngảN i dungộ
1 B ng 1ảThông tin loài hoa Setosa
2 B ng 2ảThông tin loài hoa Versicolor
3 B ng 3ảThông tin loài hoa virginica
4
DANH M C HÌNH NH, Đ THỤ Ả Ồ Ị
STT Tên hình nh, đả ồ
thịN i dungộ
1 Hình 1 M i quan h gi a AI, Machine Learningố ệ ữ
và Deep Learning
2 Hình 1.1.2 Ví d v mô hình phân l pụ ề ớ
3 Hình 2.1.3 Ví d minh h a thu t toán KNN ụ ọ ậ
4 Hình 2.1.4 B n đ minh h a knn nhi u v i k=1ả ồ ọ ễ ớ
5 Hình 2.2.2 Norm 1 và norm 2 trong không gian hai
chi uề
6 Hình 3.1.1 Hình nh minh h a v Iris flower datasetả ọ ề
7 Hình 3.1.2 S đ minh h a phân c m c a Iris flowerơ ồ ọ ụ ủ
datasets
8 Hình 3.2.2 Mô hình bài toán
L I C M NỜ Ả Ơ
5