🎯 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… Tiêu chí BIC (Bayesian Information Criterion)
Bạn tưởng tượng có một bữa tiệc với 2 nhóm khách mời: nhóm “Mèo” và nhóm “Chó”. Nhiệm vụ của bạn là tìm một đường ranh giới (siêu phẳng) để phân chia hai nhóm này… Máy véc tơ hỗ trợ (SVM) – Vừa thông minh vừa biết “giữ kẽ”!
Học máy, một nhánh quan trọng thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), được định nghĩa là khả năng của các hệ thống máy tính trong việc học hỏi và cải thiện từ các trải nghiệm… Những ứng dụng của học máy
Ưu điểm: dễ hiểu, cung cấp cái nhìn nhanh về độ phù hợp của mô hình.Hạn chế: Ví dụ Đánh giá mô hình: cao (SSR lớn, SSE nhỏ) cho thấy mô hình tốt. Trong ví… Tính chất của hệ số xác định
Học không có giám sát giống như thám tử tự mò mẫm manh mối mà không có ai chỉ dẫn. Đôi khi nó tìm ra những điều bất ngờ mà chính bạn cũng không nghĩ… Học không có giám sát
📊 Trong học máy, việc phân chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra là bước cực kỳ quan trọng để đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình.… Cách phân chia tập huấn luyện – tập kiểm tra
Trong học máy, khả năng khái quát hóa (generalization) là năng lực của mô hình dự đoán chính xác trên dữ liệu chưa từng thấy — không chỉ “học thuộc lòng” dữ liệu huấn luyện… khả năng khái quát hóa
📊 MSE, MAE và RMSE là ba tiêu chí phổ biến dùng để đánh giá độ chính xác của mô hình hồi quy hoặc dự báo. Mỗi tiêu chí có cách đo lường sai số… Tiêu chí đánh giá: MSE, MAE, RMSE
📐 Thiết lập dạng ma trận cho hồi quy đa biến là cách biểu diễn mô hình hồi quy tuyến tính nhiều biến dưới dạng đại số tuyến tính, giúp việc tính toán và ước… Thiết lập dạng ma trận cho hồi quy đa biến
