Bài giảng Máy học nâng cao: Introduction - Trịnh Tấn Đạt (2024)
Bài giảng "Máy học nâng cao: Introduction" cung cấp cho người đọc các nội dung: Giới thiệu môn học, các nội dung, tài liệu tham khảo, hình thức đánh giá, danh sách các đề tài, các vấn đề trong máy học, trao đổi và thảo luận. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Bài giảng Máy học nâng cao: Python, jupyter notebook, kaggle - Trịnh Tấn Đạt (2024)
Bài giảng "Máy học nâng cao: Python, jupyter notebook, kaggle" cung cấp cho người đọc các nội dung: Cài đặt Python 3 và IDE Pycharm, jupyter notebook, dịch vụ hỗ trợ deep learning và machine learning, kaggle datasets. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Bài giảng Máy học nâng cao: Linear regression - Trịnh Tấn Đạt (2024)
Bài giảng "Máy học nâng cao: Linear regression" cung cấp cho người đọc các nội dung: Khái niệm hồi qui tuyến tính (Linear Regression), hồi qui tuyến tính đơn biến, hồi qui tuyến tính đa biến, phương pháp ước lượng tham số, các mở rộng, linear regression dùng Gradient Descent, câu hỏi và bài tập
Bài giảng Máy học nâng cao: Logistic regression - Trịnh Tấn Đạt (2024)
Bài giảng "Máy học nâng cao: Logistic regression" cung cấp cho người đọc các nội dung: Khái niệm hồi qui logistic (Logistic regression), mô hình hóa, sigmoid function, logistic regression và bài toán phân loại 2 lớp, logistic Regression dùng SGD, mở rộng, bài tập. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Bài giảng Máy học nâng cao: Naive bayes classifier - Trịnh Tấn Đạt (2024)
Bài giảng "Máy học nâng cao: Naive bayes classifier" cung cấp cho ngườ đọc các nội dung: Giới thiệu Naïve bayes classification (NBC), mô hình toán, các dạng phân phối dùng trong NBC, các ví dụ, bài tập. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

