Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression)
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression)
Ái Nhi
197
24
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học có giám sát (Supervised learning); hồi quy tuyến tính; học hàm hồi quy; hàm đánh giá lỗi (loss function); hàm lỗi thực nghiệm; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | 1 Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu IT3190 2 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 3 Học có giám sát Học có giám sát Supervised learning Tập dữ liệu học training data bao gồm các quan sát examples observations mà mỗi quan sát được gắn kèm với một giá trị đầu ra mong muốn. Mục đích là học một hàm vd một phân lớp một hàm hồi quy . phù hợp với tập dữ liệu hiện có và khả năng tổng quát hoá cao. Hàm học được sau đó sẽ được dùng để dự đoán cho các quan sát mới. Phân loại classification nếu đầu ra output y thuộc tập rời rạc và hữu hạn. Hồi quy regression nếu đầu ra output y là các số thực. 4 Hồi quy tuyến tính Giới thiệu Bài toán hồi quy cần học một hàm y f x từ một tập học cho trước D x1 y1 x2 y2 xM yM trong đó yi f xi với mọi i. Mỗi quan sát được biểu diễn bằng một véctơ n chiều chẳng hạn xi xi1 xi2 xin T. Mỗi chiều biểu diễn một thuộc tính attribute feature Mô hình tuyến tính nếu giả thuyết hàm y f x là hàm có dạng tuyến tính f x w0 w1x1 wnxn Học một hàm hồi quy tuyến tính thì tương đương với việc học véctơ trọng số w w0 w1 wn T 5 Hồi quy tuyến tính Ví dụ Hàm tuyến tính f x nào phù hợp 0.13 -0.91 1.02 -0.17 3.17 1.61 -2.76 -3.31 1.44 0.18 5.28 3.36 -1.74 -2.46 7.93 5.56 . . Ví dụ 1.02 0.83 6 Phán đoán tương lai Đối với mỗi quan sát x x1 x2 xn T Giá trị đầu ra mong muốn cx Không biết trước đối với các quan sát trong tương lai Giá trị phán đoán bởi hệ thống yx w0 w1x1 wnxn Ta thường mong muốn yx xấp xỉ tốt cx Phán đoán cho quan sát tương lai z z1 z2 zn T Cần dự đoán giá .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.2: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp
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 - Chương 2: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
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 6: Phân loại và đánh giá hiệu năng
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 11: Máy vector hỗ trợ (SVM)
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5 - Nguyễn Nhật Quang
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.