• Bài giảng Lập trình viên mã nguồn mở PHP - Bài 2: ModelBài giảng Lập trình viên mã nguồn mở PHP - Bài 2: Model

    Dẫn nhập •Sau khi đã có lớp Database, cần phân tích yêu cầu của website để biết cần phải xây dụng các lớp Model nào để thực hiện. • Trong một lớp model thường sẽ có phương thức khởi tạo và các phương thức cần thiết như lấy và hiển thị thông tin, cập nhật thông tin, thêm mới thông tin hay xóa thông tin.

    pdf12 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 521 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Lập trình viên mã nguồn mở PHP - Bài 1: Mô hình MVCBài giảng Lập trình viên mã nguồn mở PHP - Bài 1: Mô hình MVC

    Lịch sử MVC • Được đưa ra bởi các nhà nghiên cứu tại phòng thí nghiệm Xerox PARC Palo Alto, dựa trên Ngôn ngữ lập trình Smalltalk - lập trình theo hướng đối tượng và giao điện đồ họa GUI, công bố cuối những năm 70 đầu những năm 80. Thế hệ tiếp theo của MVC xuất hiện cùng với hệ điều hành NeXT và các phần mềm của nó. • Kiến trúc này ngày càng được...

    pdf15 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 546 | Lượt tải: 1

  • Mô hình hóa dự báo giá cổ phiếu trong ngữ cảnh dữ liệu số chiều caoMô hình hóa dự báo giá cổ phiếu trong ngữ cảnh dữ liệu số chiều cao

    TÓM TẮT - Dự báo giá cổ phiếu luôn được quan tâm đặc biệt và luôn được xem là một trong những loại dự báo khó nhất trong lĩnh vực kinh tế - tài chính do tính dễ thay đổi và biến động khó lường của nó. Mục đích của bài báo này là trình bày việc mô hình hóa dự báo giá của một cổ phiếu nào đó theo tập tất cả các biến kinh tế - tài chính có ảnh hưởng...

    pdf12 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 491 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 14: Genetic Algorithm - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 14: Genetic Algorithm - Trịnh Tấn Đạt

    Basic Idea Of Principle Of Natural Selection “Select The Best, Discard The Rest” An Example of Natural Selection:  Rabbits are fast and smart  Some of them are faster and smarter than other rabbits. Thus, they are less likely to be eaten by foxes.  They have a better chance of survival and start breeding.  The resulting baby rabbits (on ...

    pdf70 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 466 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 10: Support vector machine - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 10: Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt

    Advantages of SVMs - 1  A principled approach to classification, regression and novelty detection  Good generalization capabilities  Hypothesis has an explicit dependence on data, via support vectors – hence, can readily interpret model 4Advantages of SVMs - 2  Learning involves optimization of a convex function (no local minima as in ne...

    pdf77 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 534 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 9: Dimensionality reduction and feature selection - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 9: Dimensionality reduction and feature selection - Trịnh Tấn Đạt

    Introduction  Dimensionality reduction is one of the most popular techniques to remove noisy (i.e., irrelevant) and redundant features.  Dimensionality reduction techniques: feature extraction v.s feature selection  feature extraction: given N features (set X), extract M new features (set Y) by linear or nonlinear combination of all the N fe...

    pdf81 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 529 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 8: Clustering - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 8: Clustering - Trịnh Tấn Đạt

    Clustering  Input: một tập dữ liệu {x1, , xM} không có nhãn (hoặc giá trị đầu ra mong muốn)  Output: các cụm (nhóm) của các quan sát  Một cụm (cluster) là một tập các quan sát  Tương tự với nhau (theo một ý nghĩa, đánh giá nào đó)  Khác biệt với các quan sát thuộc các cụm khác

    pdf70 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 752 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 7: Deep learning an Introduction - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 7: Deep learning an Introduction - Trịnh Tấn Đạt

    What is Deep Learning (DL)?  A machine learning subfield of learning representations of data. Exceptional effective at learning patterns.  Deep learning algorithms attempt to learn (multiple levels of) representation by using a hierarchy of multiple layers  If you provide the system tons of information, it begins to understand it and respon...

    pdf109 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 496 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 6: Artificical Neural Network - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 6: Artificical Neural Network - Trịnh Tấn Đạt

    Introduction ❖ What are artificial neural networks?  A neuron receives a signal, processes it, and propagates the signal (or not)  The brain is comprised of around 100 billion neurons, each connected to ~10k other neurons: 1015 synaptic connections  ANNs are a simplistic imitation of a brain comprised of dense net of simple structures ...

    pdf62 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 461 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 5: Naïve Bayes Classification - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 5: Naïve Bayes Classification - Trịnh Tấn Đạt

    Giới Thiệu ❖ Thuật toán Naïve Bayes Classification được áp dụng vào các loại ứng dụng sau:  Real time Prediction: NBC chạy khá nhanh nên nó thích hợp áp dụng ứng dụng nhiều vào các ứng dụng chạy thời gian thực, như hệ thống cảnh báo, các hệ thống trading  Text classification/ Spam Filtering/ Sentiment Analysis: NBC cũng rất thích hợp cho ...

    pdf36 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 732 | Lượt tải: 1