Hồi quy logistic có thể được xây dựng dựa trên phân phối Bernoulli vì đầu ra của bài toán phân loại nhị phân chỉ có hai giá trị: . 🔎 Bước hình thành 🌍 Ý… V.3b hồi quy logistic

Ý nghĩa và lựa chọn giá trị K tối ưu Giá trị ‘K’ trong thuật toán K-Nearest Neighbors là một siêu tham số quan trọng, định nghĩa số lượng láng giềng gần nhất mà thuật… V.2c những lưu ý quan trọng khi sử dụng KNN

KNN (K-Nearest Neighbors) là một thuật toán phân loại đơn giản nhưng rất trực quan trong học máy. Ý tưởng chính: 🐾 Ví dụ minh họa Giả sử ta có dữ liệu về loài vật… V.2b Ví dụ về KNN

KNN là một thuật toán cực kỳ đơn giản nhưng rất thông minh trong thế giới máy học. Nó giống như bạn đang hỏi ý kiến của những người hàng xóm thân thiện để đưa… V.2a phân loại K-Nearest Neighbors (KNN)

Phân loại trong học máy là quá trình dùng dữ liệu để huấn luyện mô hình nhằm gán nhãn cho đối tượng mới, và nó có rất nhiều ứng dụng thực tế như nhận diện… V.1 phân loại là gì

Siêu tham số giống như những quy tắc trước khi huấn luyện một đội bóng: chọn chiến thuật, thời gian tập luyện, ăn kiêng,… Nếu chọn sai, cả đội chơi như gà mắc tóc. Tối… IV.6-tìm kiếm ngẫu nhiên để tối ưu siêu tham số

Giả sử bạn đang xây một mô hình dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và số phòng. Bạn có 100 ngôi nhà:

Xác thực chéo giống như việc bạn kiểm tra một học sinh bằng nhiều bài kiểm tra khác nhau để đảm bảo học sinh đó thực sự hiểu bài, chứ không chỉ học vẹt một… IV.5b-Xác thực chéo (cross validation) với K = 3

Xác thực chéo — hay còn gọi là cross-validation — chính là kiểu “kiểm tra lại xem mô hình có phải là học trò ngoan không hay chỉ giỏi làm bài… đúng một đề 😅”.… IV.5a Xác thực chéo

chi tiết hơn: Trong lĩnh vực machine learning, việc chia dữ liệu thành ba tỷ lệ chính: huấn luyện, đào tạo và kiểm tra là một bước không thể thiếu. Mỗi tỷ lệ đảm nhận… IV.3b Các Tỉ Lệ Huấn Luyện-Đào Tạo-Kiểm Tra Phổ Biến

Để hiểu tập xác nhận (validation set), hãy nhớ lại câu chuyện huấn luyện chú mèo xiếc của chúng ta! 😺 Tập xác nhận (Validation set) là gì? Hãy tưởng tượng bạn đang huấn luyện… IV.2-phân chia tập xác nhận (validation set)

Lựa chọn từng bước (Stepwise Selection) là một sự kết hợp khéo léo giữa “tiến” và “lùi” – như đang chọn người yêu nhưng vẫn lùi bước khi thấy “cờ đỏ” 🚩🤣 Bạn đang xây… III. 4 Lựa chọn từng bước

Lựa chọn tính năng ngược (backward feature selection) bắt đầu với mô hình đầy đủ bao gồm tất cả các tính năng và lặp đi lặp lại loại bỏ tính năng ít quan trọng nhất… III.3b Ví dụ: lựa chọn đặc trưng lùi

LỰA CHỌN LÙI (Backward Selection) – “biệt đội đã full người, giờ phải loại bớt” Giả sử bạn đang quản lý một biệt đội siêu nhân đông đúc, kiểu: “Càng đông càng mạnh” – bạn… III.3a Lựa Chọn Lùi –Chọn Người Để “Đuổi Việc”

LỰA CHỌN TIẾN (Forward Selection) – như… tuyển quân làm nhiệm vụ đặc biệt Bạn là đội trưởng của một biệt đội siêu nhân. Trước mặt bạn là một danh sách dài các ứng viên… III.2a lựa chọn đặc trưng tiến

🎯 BIC (Bayesian Information Criterion) là “phiên bản nghiêm khắc hơn của AIC” trong việc chọn mô hình thống kê! 🧠 BIC là gì? Hãy tưởng tượng bạn đang tuyển chọn mô hình cho một… II.8-Tiêu chí BIC (Bayesian Information Criterion)

Hãy tưởng tượng dữ liệu của bạn là một đám đông đang chen chúc trong một buổi hòa nhạc rock. Có đứa thì hét to kinh khủng (giá trị lớn), có đứa thì thì thầm… II.3-Phép biến đổi log là gì?

Gini cũng là một chỉ số đo hỗn loạn, nhưng tính theo cách khác so với Entropy. Nó tính xác suất để hai mẫu lấy ngẫu nhiên mà khác loại nhau. Nếu chỉ số Gini… V.5d Chỉ số Gini Index