Category Archives: Machine Learning

Supervised Learning (Thực hành – Phần 2)

Trong phần 1, tôi đã giới thiệu tổng quan về phương pháp học có giám sát và thực hành với mô hình k-Nearest Neighbors, trong phần này chúng ta sẽ đi tiếp với các mô hình Linear, Naive Bayes và Decision Tree. 1. Mô hình Linear Là mô hình phổ biến nhất, cổ xưa nhất […]

Các khái niệm Generalization, Overfitting, Underfitting và Trade-Off trong Machine Learning

Trong Supervised Machine Learning, chúng ta cố gắng đi tìm mô hình dự đoán chính xác nhất có thể dựa trên dữ liệu thu thập được trong quá khứ để có thể đoán được chính xác kết quả của dữ liệu mới, chưa từng gặp trong tương lai. 1.Generalization Nếu một mô hình dự đoán […]

Supervised Learning (Thực hành – Phần 1)

1. Supervised Learning là gì? Phương pháp bao gồm các thuật toán đoán trước giá trị dựa trên kinh nghiệm học của tập giá trị input – output trong quá khứ; Điểm cốt lõi của phương pháp này là xây dựng tập giá trị đào tạo (training set data), bước này đòi hỏi nhiều nguồn […]

Logistic Regression

Logistic Regression là gì? Thuật toán Machine Learning này được vay mượn từ xác suất thống kê, được sử dụng để tính khả năng phân loại [0,1]  với đầu vào dữ liệu cụ thể, trong đó thuật toán được biểu diễn dựa trên hàm Logistic Funtion (hàm sigmoid của logarit tự nhiên) Hàm sigmoid hay […]