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 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!

Bài giảng Cơ sở Toán học cho Machine Learning - Nguyễn Văn Sơn & Thân Quang Khoát

Bài giảng Cơ sở Toán học cho Machine Learning gồm có 4 phần, cung cấp cho người học những kiến thức như: Đại số tuyến tính; Giải tích; Xác suất cơ bản; Một số vấn đề về tối ưu hoá. Mời các bạn cùng tham khảo!
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