Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 0: Giới thiệu môn học

Bài giảng "Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu" được biên soạn với mục tiêu nhằm giúp học viên có kiến thức cơ bản về học máy; có hiểu biết về các phương pháp học máy, các điểm mạnh (ưu điểm) và các điểm yếu (nhược điểm) của các giải thuật học máy và khai phá dữ liệu; làm quen và sử dụng được thư viện Scikit-learn; có kinh nghiệm về thiết kế, cài đặt, và đánh giá hiệu năng của một phương pháp học máy hoặc khai phá dữ liệu; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | 1 Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu IT3190 2 Cấu trúc môn học Số tuần 15 Lý thuyết 11-13 tuần Sinh viên trình bày đồ án môn học 02-03 tuần Thời gian và địa điểm Thời gian gặp sinh viên Hẹn trước qua e-mail Viện CNTT amp TT Nhà B1 3 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 Lecture 11 Máy vector hỗ trợ SVM Lecture 12 Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp Lecture 13 Thảo luận ứng dụng học máy và khai phá dữ liệu trong thực tế 4 Mục tiêu của môn học Có kiến thức cơ bản về học máy Có hiểu biết về các phương pháp học máy các điểm mạnh ưu điểm và các điểm yếu nhược điểm của các giải thuật học máy và khai phá dữ liệu Làm quen và sử dụng được thư viện Scikit-learn Có kinh nghiệm về thiết kế cài đặt và đánh giá hiệu năng của một phương pháp học máy hoặc khai phá dữ liệu Thông qua đồ án môn học 5 Đánh giá Đồ án môn học P Tối đa 10 điểm Mỗi đồ án được thực hiện bởi một nhóm sinh viên Chọn một phương pháp học máy được giới thiệu trong môn học để giải quyết một bài toán thực tế Cài đặt và đánh giá hiệu năng của phương pháp đó dựa trên dữ liệu thực tế Thi viết E Tối đa 10 điểm Điểm học phần G G 0 4 x P 0 6 x E 6 Đồ án môn học đề tài Tự do đề xuất bài toán thực tế các giải thuật học máy để giải quyết bài toán và các tập dữ liệu được sử dụng Đề xuất đề tài phải được diễn giải cụ thể Mô tả bài toán thực tế sẽ được giải quyết mục đích yêu cầu kịch bản ứng dụng Xác định rõ giải thuật học máy dùng để giải quyết bài toán. Trình bày các thông tin về đầu vào input và đầu ra output của hệ thống học máy sẽ được cài đặt và cách thức biểu diễn dữ liệu. Xác định rõ các tập dữ liệu datasets sẽ được sử dụng. 7 Đồ án môn học các yêu cầu Kết quả của đồ