Học tăng cường
Học tăng cường giống như dạy một chú cún bằng bánh quy: làm đúng thì thưởng, làm sai thì không có bánh! 😄 Nó tự tìm ra cách làm tốt nhất qua hàng loạt lần… Học tăng cường
Bias và Variance trade off (cân bằng giữa độ chệch và phương sai) là gì?
Bias và Variance là gì? Trong máy học, bias và variance là hai nguồn chính gây ra sai số trong dự đoán của mô hình. Chúng phản ánh cách mô hình khớp với dữ liệu… Bias và Variance trade off (cân bằng giữa độ chệch và phương sai) là gì?
Nhiễu dữ liệu
Nhiễu dữ liệu (data noise) là các sai lệch, lỗi hoặc thông tin không chính xác, không liên quan trong tập dữ liệu, làm giảm chất lượng dữ liệu và ảnh hưởng đến hiệu quả… Nhiễu dữ liệu
Ứng dụng Thực tế của Thuật toán Phân cụm K-Means trong Phân tích Dữ liệu và Kinh doanh
Phân cụm K-Means là một thuật toán học máy không giám sát được sử dụng rộng rãi, được thiết kế để nhóm các điểm dữ liệu chưa được gán nhãn vào các nhóm hoặc cụm… Ứng dụng Thực tế của Thuật toán Phân cụm K-Means trong Phân tích Dữ liệu và Kinh doanh
những lưu ý quan trọng khi sử dụng KNN
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… những lưu ý quan trọng khi sử dụng KNN
Ứng Dụng Học Máy Trong Phân Tích Khách Hàng: Tối Ưu Hóa Chiến Lược Kinh Doanh Trong Kỷ Nguyên Dữ Liệu
Học máy (Machine Learning – ML) là một lĩnh vực chuyên sâu của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật cho phép hệ thống tự… Ứng Dụng Học Máy Trong Phân Tích Khách Hàng: Tối Ưu Hóa Chiến Lược Kinh Doanh Trong Kỷ Nguyên Dữ Liệu
So sánh SVM với các Thuật toán Học máy Khác
SVM là một thuật toán mạnh mẽ, nhưng việc hiểu vị trí của nó so với các thuật toán học máy khác là rất quan trọng để lựa chọn mô hình phù hợp cho một… So sánh SVM với các Thuật toán Học máy Khác
- « Previous
- 1
- …
- 7
- 8
- 9