tailieunhanh - Bài giảng Học máy: Các phương pháp học không giám sát - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng "Học máy: Các phương pháp học không giám sát" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu HAC, khoảng cách giữa hai cụm, phân tích đơn, liên kết hoàn toàn, liên kết trung bình, liên kết trung tâm, các hàm khoảng cách,. nội dung chi tiết. | Bài giảng Học máy: Các phương pháp học không giám sát - Nguyễn Nhật Quang Học Máy (IT 4862) Nguyễn ễ Nhật hậ Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nội dung d môn ô học: h Giới thiệu chung g Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Các phương pháp học dựa trên xác suất Các phương pháp học có giám sát Cá phương Các h pháp há học h không khô giám iá sát át Giới thiệu về phân cụm Phân â cụ cụm dựa ttrên ê pphân â tác tách: k-Means ea s Lọc cộng tác Học tăng cường Học Máy (IT 4862) 2 Học có vs. không có giám sát Học có giám sát (Supervised learning) Tập dữ liệu (dataset) bao gồm các ví dụ, dụ mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là học (xấp xỉ) một giả thiết (vd: một phân lớp, một hàm mục tiêu,.) tiêu ) phù hợp với tập dữ liệu hiện có Giả thiết học được (learned hypothesis) sau đó sẽ được dùng để phân lớp/dự đoán đối với các ví dụ mới Học không có giám sát (Unsupervised learning) Tập dữ liệu (dataset) bao gồm các ví dụ, mà mỗi ví dụ không có thông tin về nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là tìm ra (học) các cụm/các cấu trúc/các quan hệ tồn tại trong tập dữ liệu hiện có Học Máy (IT 4862) 3 Phân cụm ụ Phân cụm/nhóm (Clustering) là phương pháp học không có giám sát được sử dụng phổ biến nhất Tồn tại các phương pháp học không có giám sát khác, ví dụ: Lọc cộng tác (Collaborative filtering), Khai phá luật kết hợp (Association rule mining) mining), . Học phân cụm Đầu vào: một tập dữ liệu không có nhãn (các ví dụ không có nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn) Đầu ra: các cụm (nhóm) của các ví dụ Một cụm (cluster) là một tập các ví dụ Tương tự với nhau (theo một ý nghĩa, đánh giá nào đó) Khác biệt với các ví dụ thuộc các cụm khác Học Máy (IT 4862) 4 Phân cụm ụ – Ví dụ ụ Một ví dụ về phân .