Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu

Machine Learning (ML – học máy): to build computer systems that can improve themselves by learning from data (xây dựng những hệ thống mà có khả năng tự cải thiện bản thân bằng cách học từ dữ liệu). Tài liệu được sưu tầm gồm 76 trang, giúp các bạn ôn luyện và phục vụ cho việc học tập, đạt kết quả tốt. Mời các bạn đón xem!

Tổng hợp đề thi trắc nghiệm môn Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu| Môn Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu| Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội. Tài liệu gồm 67 trang giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao trong kỳ thi sắp tới. Mời bạn đọc đón xem.

Công nghệ thông tin ngày càng phát triển và có vai trò hết sức quan trọng không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Trong thời đại 4.0, con người ngày càng tạo ra những cỗ máy thông
minh có khả năng tự nhận biết và xử lí được các công việc một cách tự động, phục vụ cho lợi ích của con người. Trong những năm gần đây, một trong những bài toán nhận được nhiều sự quan tâm và tốn nhiều công sức nhất của lĩnh vực công nghệ thông tin, đó chính là bài toán nhận dạng.

Nội dung môn học:

◼ Giới thiệu về
• Học máy
• Khai phá dữ liệu
• Các framework và công cụ phần mềm

◼ Tiền xử lý dữ liệu
◼ Đánh giá hiệu năng của hệ thống
◼ Hồi quy
◼ Phân cụm
◼ Phân lớp
◼ Phát hiện luật kết hợp

Nội dung môn học

• Lecture 1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu
• Lecture 2: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
• Lecture 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression)
• Lecture 4+5: Phân cụm
• Lecture 6: Phân loại và Đánh giá hiệu năng
• Lecture 7: dựa trên láng giềng gần nhất (KNN)
• Lecture 8: Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên
• Lecture 9: Học dựa trên xác suất
• Lecture 10: Mạng nơron (Neural networks)