• 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: 548 | 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: 545 | 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: 783 | 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: 507 | 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: 472 | 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: 762 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 4: Logistic Regression - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 4: Logistic Regression - Trịnh Tấn Đạt

    Logistic Regression  Ví dụ: Ngân hàng có chương trình cho vay ưu đãi cho các đối tượng mua chung cư. Số lượng hồ sơ gửi về 1000-2000 hồ sơ mỗi ngày.  Input: mức lương và thời gian công tác  Output: cho vay hoặc từ chối thời kỳ khó khăn nên việc cho vay bị thắt lại, chỉ những hồ sơ nào chắc chắn trên 80% mới được vay. cần tìm xác xuất nên ...

    pdf27 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 517 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 3: Linear Regression - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 3: Linear Regression - Trịnh Tấn Đạt

    Linear Regression  Hồi quy tuyến tính:  Là phương pháp học máy có giám sát đơn giản, được sử dụng để dự đoán (predict) giá trị đầu ra (liên tục, dạng số).  Là phương pháp dựa trên thống kê để thiết lập mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một nhóm tập hợp các biến độc lập.

    pdf64 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 629 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 2: Python, Jupyter Notebook, Kaggle - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 2: Python, Jupyter Notebook, Kaggle - Trịnh Tấn Đạt

    Cài đặt Python 3 Thực thi: Python có 2 chế độ thực thi Chế độ dòng lệnh: chạy từng lệnh một Chế độ thực thi: chỉ ra chương trình cần thực hiện (file script *.py)  Trình dịch python sẽ nạp, dịch và chạy chương trình đóCài đặt Python 3 Chế độ dòng lệnh: open cmd -> type python / hoặc open Python Shell  Lúc này trình thông dịch python sẽ c...

    pdf48 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 743 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Máy học nâng cao - Chương 1: Giới thiệu - Trịnh Tấn ĐạtBài giảng Máy học nâng cao - Chương 1: Giới thiệu - Trịnh Tấn Đạt

    Hình thức đánh giá  Chuyên cần: 10%  Điểm bài tập: 30 %  Đánh giá cuối kỳ: Đồ án môn học 60% ❖ Yêu cầu đồ án: tìm hiểu bài toán và ứng dụng liên quan đến máy học  Đọc các papers, các công trình nghiên cứu đã được công bố.  Lý thuyết: đọc hiểu, và viết báo cáo.  Cài đặt: code, data thực nghiệm, kết quả và đánh giá.  Trình bày (powerpo...

    pdf41 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Ngày: 01/07/2021 | Lượt xem: 738 | Lượt tải: 1