Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu môn học, tài liệu tham khảo, hình thức đánh giá; danh sách các đề tài - đồ án môn học; các vấn đề trong data mining;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

26p diepkhinhchau 18-09-2023 12 5   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu học máy (Machine learning) - khai phá dữ liệu (Data mining); các ứng dụng thành công của học máy; quá trình học máy; các thành phần chính của bài toán học máy;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

54p duonghoanglacnhi 07-11-2022 34 7   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 3, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: đánh giá hiệu năng của hệ thống; các phương pháp đánh giá; tập tối ưu (Validation set); các tiêu chí đánh giá hiệu năng của hệ thống; lựa chọn mô hình đánh giá hiệu năng của hệ thống;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

19p duonghoanglacnhi 07-11-2022 27 9   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 2, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: tập dữ liệu; các kiểu tập dữ liệu; các kiểu giá trị thuộc tính; biểu đồ histogram; đồ thị rải rác (Scatter plot); các nhiệm vụ chính của tiền xử lý dữ liệu;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

31p duonghoanglacnhi 07-11-2022 24 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

24p duonghoanglacnhi 07-11-2022 21 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; máy vectơ hỗ trợ (Support vector machine); mặt siêu phẳng phân tách; mặt siêu phẳng có lề cực đại; dữ liệu phân tách được tuyến tính (SVM); tính toán mức lề;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

48p duonghoanglacnhi 07-11-2022 19 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

21p duonghoanglacnhi 07-11-2022 31 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán hồi quy; hồi quy tuyến tính (Linear regression); hàm đánh giá lỗi; giải thuật hồi quy tuyến tính; quy tắc delta; các điều kiện kết thúc quá trình học;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

15p duonghoanglacnhi 07-11-2022 29 7   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; cây quyết định (Decision tree); học cây quyết định (Decision tree –DT– learning); biểu diễn cây quyết định; giải thuật ID3; học cây quyết định và chiến lược tìm kiếm;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

37p duonghoanglacnhi 07-11-2022 14 7   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

69p duonghoanglacnhi 07-11-2022 25 7   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân cụm; bài toán phân cụm; phân cụm dựa trên phân tách - k-Means; phân cụm phân cấp - HAC; học có giám sát (Supervised learning); học không có giám sát (Unsupervised learning);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

42p duonghoanglacnhi 07-11-2022 25 7   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 6, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; các phương pháp học dựa trên xác suất (Probabilistic learning); các khái niệm cơ bản về xác suất; biểu diễn xác suất; xác suất có điều kiện; các biến độc lập về xác suất;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

32p duonghoanglacnhi 07-11-2022 21 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán học có giám sát (Supervised learning) và bài toán học không giám sát (Unsupervised learning); giải thuật phân cụm; đánh giá chất lượng phân cụm (Clustering quality);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

32p duonghoanglacnhi 07-11-2022 15 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 6: Phân loại và đánh giá hiệu năng. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: đánh giá hiệu năng hệ thống học máy; các phương pháp đánh giá; lựa chọn tham số; đánh giá và lựa chọn mô hình; các tiêu chí đánh giá;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

30p duonghoanglacnhi 07-11-2022 24 7   Download

Bài giảng "Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu" được biên soạn với mục tiêu nhằm giúp học viên có kiến thức cơ bản về học máy; có hiểu biết về các phương pháp học máy, các điểm mạnh (ưu điểm) và các điểm yếu (nhược điểm) của các giải thuật học máy và khai phá dữ liệu; làm quen và sử dụng được thư viện Scikit-learn; có kinh nghiệm về thiết kế, cài đặt, và đánh giá hiệu năng của một phương pháp học máy hoặc khai phá dữ liệu;...

12p duonghoanglacnhi 07-11-2022 24 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.2: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: nguồn dữ liệu; khai phá dữ liệu; phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu; dữ liệu – thông tin – tri thức;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

29p duonghoanglacnhi 07-11-2022 19 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học có giám sát (Supervised learning); hồi quy tuyến tính; học hàm hồi quy; hàm đánh giá lỗi (loss function); hàm lỗi thực nghiệm;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

24p duonghoanglacnhi 07-11-2022 30 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: expectation maximization; GMM và K-means; thuật toán EM; mô hình hỗn hợp và phân cụm; mạng nơron để thực hiện suy diễn Bayes;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

22p duonghoanglacnhi 07-11-2022 28 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; mô hình luật kết hợp; cơ sở dữ liệu giao dịch T; bài toán khai phá luật kết hợp; giải thuật Apriori; các vấn đề luật kết hợp;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

28p duonghoanglacnhi 07-11-2022 21 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học máy và khai phá dữ liệu; quy trình thực hiện - hướng tìm tri thức; quy trình thực hiện - hướng sản phẩm; phát triển sản phẩm - kinh nghiệm từ IBM;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

38p duonghoanglacnhi 07-11-2022 23 5   Download