Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
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! | Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu IT3190 Nguyễn Nhật Quang quang.nguyennhat@hust.edu.vn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2020-2021 Nội dung môn học Giới thiệu về Học máy và Khai phá dữ liệu Tiền xử lý dữ liệu Đánh giá hiệu năng của hệ thống Hồi quy Phân lớp Phân cụm Phát hiện luật kết hợp Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 2 Đánh giá hiệu năng của hệ thống 1 Việc đánh giá hiệu năng của hệ thống học máy hoặc khai phá dữ liệu thường được thực hiện dựa trên thực nghiệm experimentally hơn là dựa trên phân tích analytically Các đánh giá phân tích analytical evaluation nhằm chứng minh một hệ thống là đúng đắn correct và hoàn chỉnh complete vd các bộ chứng minh định lý trong Logics Không thể xây dựng một đặc tả định nghĩa hình thức của vấn đề mà một hệ thống học máy hoặc khai phá dữ liệu giải quyết Đối với bài toán học máy hoặc khai phá dữ liệu thì tính đúng đắn và tính hoàn chỉnh là gì Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 3 Đánh giá hiệu năng của hệ thống 2 Tập trung vào việc đánh giá hiệu năng của hệ thống Thực hiện một cách tự động bởi hệ thống sử dụng một tập các ví dụ tập thử nghiệm test set Không cần sự tham gia can thiệp của người dùng Các phương pháp đánh giá evaluation methods Làm sao có được một đánh giá đáng tin cậy về hiệu năng của hệ thống Các tiêu chí đánh giá evaluation metrics Làm sao để đo tính toán hiệu năng của hệ thống Khác nhau đối với các kiểu bài toán hồi quy phân cụm phân loại phát hiện luật kết hợp Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 4 Các phương pháp đánh giá 1 Được dùng để huấn Tập huấn luyện hệ thống luyện Toàn bộ Tùy chọn và được dùng để tối tập ví dụ ưu các tham số của hệ thống Tập tối ưu Được dùng để đánh giá Tập kiểm hệ thống đã sau khi thử được huấn luyện Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 5