Thư Viện Số
Trường Đại Học Công Thương TP.HCM
  • Trang chủ HUIT
    • Giới thiệu
    • Tuyển sinh
    • Đào tạo
    • Tin tức - Sự kiện
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
    • Giáo trình học phần
    • Audio Book
    • Tạp chí khoa học
  • Bài giảng số
    • Video bài giảng
    • Slide bài giảng
    • Podcast
    • Webinar – Seminar
  • Ngân hàng đề
    • Flashcard kiến thức
    • Đề cương ôn tập
    • Trắc nghiệm học phần
    • Ngân hàng câu hỏi
    • Đề thi học phần
    • Bài tập tình huống
  • Luận văn
    • Tiểu luận
    • Khóa luận tốt nghiệp
    • Đồ án tốt nghiệp
    • Báo cáo thực tập
    • Đề tài nghiên cứu
  • Mô phỏng
    • Thí nghiệm ảo
    • Mô phỏng khoa học
    • Mô phỏng kỹ thuật
    • Mô phỏng công nghệ
    • Mô phỏng kinh tế
  • Chuyên ngành
    • Công nghệ thông tin
    • Quản trị kinh doanh
    • Tài chính kế toán
    • Cơ khí
    • Điện - Điện tử
    • Công nghệ thực phẩm
    • CN Sinh học - Môi trường
    • Công nghệ hóa học
    • May - Thời trang - Da giày
    • Việt Nam học
    • Khoa học cơ bản
    • Lý luận chính trị
  • Kỹ năng
    • Kỹ năng học tập
    • Kỹ năng nghiên cứu
    • Kỹ năng thuyết trình
    • Kỹ năng số
    • Kỹ năng nghề nghiệp
    • Kỹ năng xin việc
    • Khởi nghiệp
  • Kiểm định
    • Văn bản kiểm định
    • Tiêu chuẩn kiểm định
    • Quy trình kiểm định
    • Minh chứng kiểm định
  • Tin tức
    • Giới thiệu
    • Nội quy thư viện
    • Hoạt động thư viện
    • Dịch vụ thư viện
  • Trang chủ HUIT
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
  • Bài giảng số
  • Ngân hàng đề
  • Luận văn
  • Mô phỏng
  • Chuyên ngành
  • Kỹ năng
  • Kiểm định
  • Tin tức
  • Thêm

Kết quả tìm kiếm:

Tài liệu Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả:

Tài liệu Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: Khái niệm cơ bản, bài toán (phân loại, hồi quy), quy trình xây dựng hệ thống, tiền xử lý dữ liệu.

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả: Thân Quang Khoát

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!

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả: Thân Quang Khoát

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học; bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính; trình bày bài toán phân cụm, một ví dụ của lớp bài toán học không giám sát.

Tài liệu Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu

Tài liệu Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: Khái niệm cơ bản, bài toán (phân loại, hồi quy), quy trình xây dựng hệ thống, tiền xử lý dữ liệu.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu học máy (Machine learning) - khai phá dữ liệu (Data mining); các ứng dụng thành công của học máy; quá trình học máy; các thành phần chính của bài toán học máy;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 2 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 2, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: tập dữ liệu; các kiểu tập dữ liệu; các kiểu giá trị thuộc tính; biểu đồ histogram; đồ thị rải rác (Scatter plot); các nhiệm vụ chính của tiền xử lý dữ liệu;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 3 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 3, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: đánh giá hiệu năng của hệ thống; các phương pháp đánh giá; tập tối ưu (Validation set); các tiêu chí đánh giá hiệu năng của hệ thống; lựa chọn mô hình đánh giá hiệu năng của hệ thống;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán hồi quy; hồi quy tuyến tính (Linear regression); hàm đánh giá lỗi; giải thuật hồi quy tuyến tính; quy tắc delta; các điều kiện kết thúc quá trình học;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 6 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 6, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; các phương pháp học dựa trên xác suất (Probabilistic learning); các khái niệm cơ bản về xác suất; biểu diễn xác suất; xác suất có điều kiện; các biến độc lập về xác suất;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; cây quyết định (Decision tree); học cây quyết định (Decision tree –DT– learning); biểu diễn cây quyết định; giải thuật ID3; học cây quyết định và chiến lược tìm kiếm;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; máy vectơ hỗ trợ (Support vector machine); mặt siêu phẳng phân tách; mặt siêu phẳng có lề cực đại; dữ liệu phân tách được tuyến tính (SVM); tính toán mức lề;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›
Trường Đại Học Công Thương TP.HCM

Thông tin liên hệ

Địa chỉ:  140 Lê Trọng Tấn, Phường Tây Thạnh, Thành phố Hồ Chí Minh
Số điện thoại:  0283 8163 318
Email:  thuvien@huit.edu.vn

Trường Đại Học Công Thương TP.HCM

  • Trang chủ
  • Tuyển sinh
  • Đào tạo

Thư viện số

  • Bài giảng số
  • Chuyên ngành
  • Ngân hàng đề
  • Thí nghiệm ảo
Phát triển bởi:DLib Hub