Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân cụm; bài toán phân cụm; phân cụm dựa trên phân tách - k-Means; phân cụm phân cấp - HAC; học có giám sát (Supervised learning); học không có giám sát (Unsupervised learning); . 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 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 Bài toán phân cụm Phân cụm dựa trên phân tách k-Means Phân cụm phân cấp HAC Phát hiện luật kết hợp Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 2 Học có vs. không có giám sát Học có giám sát Supervised learning Tập dữ liệu dataset bao gồm các ví dụ mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là học xấp xỉ một giả thiết hàm mục tiêu vd phân lớp hồi quy phù hợp với tập dữ liệu hiện có Hàm mục tiêu học được learned target function sau đó sẽ được dùng để phân lớp dự đoán đối với các ví dụ mới Học không có giám sát Unsupervised learning Tập dữ liệu dataset bao gồm các ví dụ mà mỗi ví dụ không có thông tin về nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là tìm ra xác định các cụm các cấu trúc các quan hệ tồn tại trong tập dữ liệu hiện có Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 3 Phân cụm Phân cụm nhóm Clustering là phương pháp học không có giám sát được sử dụng phổ biến nhất Tồn tại các phương pháp học không có giám sát khác ví dụ Lọc cộng tác Collaborative filtering Khai phá luật kết hợp Association rule mining . Bài toán Phân cụm Đầu vào Một tập dữ liệu không có nhãn các ví dụ không có nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Đầu ra Các cụm nhóm của các ví dụ Một cụm cluster là một tập các ví dụ Tương tự với nhau theo một ý nghĩa đánh giá nào đó Khác biệt với các ví dụ thuộc các cụm khác Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 4 Phân cụm Ví dụ minh họa Các ví dụ được phân chia thành 3 cụm Liu 2006 Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu Introduction to Machine learning and Data mining 5 Phân cụm Các thành

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.