Podcast Beta
Questions and Answers
Phân loại nhiều lớp (Multi-class classification) là gì?
Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy là gì?
Bài toán đánh giá (model assessment) là gì?
Chiến lược đánh giá (evaluation strategies) là gì?
Signup and view all the answers
Đánh giá lý thuyết (theoretical evaluation) là gì?
Signup and view all the answers
Phân loại đa nhãn (Multi-label classification) là gì?
Signup and view all the answers
Làm thế nào để so sánh hiệu quả của hai phương pháp học máy?
Signup and view all the answers
Làm thế nào để đo hiệu năng của hệ thống?
Signup and view all the answers
Chiến lược đánh giá thực nghiệm (experimental evaluation) là gì?
Signup and view all the answers
Tốc độ học là một tiêu chí đánh giá hiệu năng của hệ thống?
Signup and view all the answers
Study Notes
Machine Learning và Khai phá dữ liệu
- Machine Learning (Học máy) là xây dựng các hệ thống máy tính có thể tự cải thiện bản thân bằng cách học từ dữ liệu.
- Khai phá dữ liệu (Data Mining) là tìm ra những tri thức mới và hữu dụng từ các tập dữ liệu lớn.
Quy trình thực hiện
- Quy trình thực hiện học máy gồm các bước:
- Dữ liệu: collection, processing, visualization
- Phân tích và Visualization: analysis, hypothesis testing, modeling
- Sự hiểu biết: grasping, insight, policy
- Quyết định: decision making
Quy trình thực hiện: hướng sản phẩm
- Quy trình thực hiện hướng sản phẩm gồm các bước:
- Hiểu biết kinh doanh: business understanding
- Yêu cầu dữ liệu: data requirements
- Thu thập dữ liệu: data collection
- Xử lý dữ liệu: data preparation
- Đánh giá: evaluation
- Quyết định: decision making
Phát triển sản phẩm: kinh nghiệm từ IBM
- IBM Research đã phát triển sản phẩm DeepQA, đạt tỉ lệ chính xác 100% trong cuộc thi Jeopardy.
Machine Learning?
- LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) là một phương pháp học máy thực hiện đồng thời việc hạn chế và lựa chọn đặc trưng.
OLS, Ridge, LASSO
- Ordinary Least Squares (OLS) là một phương pháp hồi quy tuyến tính đơn giản.
- Ridge là một phương pháp học máy được sử dụng để hạn chế tình trạng quá khớp (overfitting).
- LASSO là một phương pháp học máy được sử dụng để hạn chế và lựa chọn đặc trưng.
Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
- Học máy và Khai phá dữ liệu là hai lĩnh vực liên quan đến nhau, nhưng khác biệt về mục đích và phương pháp.
Hai bài toán học
- Học có giám sát (Supervised learning) là học máy trên các dữ liệu đã được gắn nhãn.
- Học không giám sát (Unsupervised learning) là học máy trên các dữ liệu không có nhãn.
Phân cụm
- Phân cụm (Clustering) là một phương pháp học máy không giám sát được sử dụng để phát hiện các cụm trong dữ liệu.
- Giải thuật phân cụm gồm các bước:
- Đầu vào: một tập dữ liệu không có nhãn
- Đầu ra: các cụm của các quan sát
- Đánh giá chất lượng phân cụm
Phương pháp K-means
- K-means là một phương pháp phân cụm phổ biến được giới thiệu bởi Lloyd năm 1957.
- K-means phân chia tập dữ liệu thành k cụm dựa trên khoảng cách giữa các quan sát.
Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy
- Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy là cần thiết để xác định hiệu quả của hệ thống.
- Chiến lược đánh giá gồm hai bước:
- Lựa chọn tham số tốt
- Đánh giá thực nghiệm
Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy
- Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy gồm có hai loại:
- Đánh giá lý thuyết
- Đánh giá thực nghiệm
Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy…
- Bài toán đánh giá là cần đánh giá hiệu năng của phương pháp học máy A, chỉ dựa trên bộ dữ liệu đã quan sát D.
- Chiến lược đánh giá gồm các bước:
- Đánh giá thực nghiệm
- Đánh giá lý thuyết
- Tiêu chí đánh giá
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Học máy và khai phá dữ liệu là gì? Học máy giúp máy tính tự cải thiện mình bằng cách học tập trong khi khai phá dữ liệu tìm kiếm kiến thức mới và hữu ích.
