tailieunhanh - Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu

Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo! | NHẬP MÔN HỌC MÁY VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU TÀI LIỆU ĐỌC TẬP THỂ TÁC GIẢ . THÂN QUANG KHOÁT . NGUYỄN THỊ KIM ANH TS. ĐỖ TIẾN DŨNG TS. NGÔ VĂN LINH TS. NGUYỄN ĐỨC ANH ĐƠN VỊ KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH TRƯỜNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HÀ NỘI 2 2024 MỤC LỤC MỞ ĐẦU 3 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ HỌC MÁY VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 5 Các khái niệm và bài toán học cơ bản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Quy trình xây dựng một hệ thống học . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Vài vấn đề cần biết khi dùng ML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Thu thập và tiền xử lý dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 CHƯƠNG 2. HỒI QUI VÀ PHÂN CỤM 27 Hồi qui . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Phân cụm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 CHƯƠNG 3. PHÂN LOẠI 58 Học dựa trên láng giềng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 Máy véctơ hỗ trợ SVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 Học dựa trên xác suất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 Đánh giá hiệu năng và lựa chọn tham số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Mạng nơron nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 CHƯƠNG 4. KHAI PHÁ DỮ LIỆU 133 Khai phá dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 Khai phá luật kết hợp . . . . . . . . . . . .