Bài 1, 2. Học máy theo cách tiếp cận thống kê và minh hoạ với Python
Đây là tài liệu được lược dịch và chuyển soạn từ: https://www.statology.org/machine-learning-tutorials/ để bà con dễ học. --------------------------------------- Bài 1. Sơ lược về học có giám sát và không giám sát Lĩnh vực học máy bao gồm rất nhiều thuật toán được sử dụng để khai phá dữ liệu. Các thuật toán này có thể được phân loại thành một trong hai loại: 1. Thuật toán học có giám sát: Liên quan đến việc xây dựng một mô hình để ước tính hoặc dự đoán kết quả đầu ra dựa trên một hoặc nhiều đầu vào. 2. Thuật toán học không giám sát: Liên quan đến việc tìm kiếm cấu trúc và mối quan hệ từ các đầu vào. Không có đầu ra "giám sát". Thuật toán học có giám sát Một thuật toán hhojc có giám sát được sử dụng khi chúng ta có một hoặc nhiều biến giải thích (X 1 , X 2 , X 3 , ..., X p ) và một biến phản ứng (Y) và chúng ta muốn tìm một số chức năng mô tả mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phản hồi: Y = f (X) + ε trong đó f đại diện cho thông tin có hệ thống mà X cu