Với 1000 điểm dữ liệu, SGD chỉ cần gần 3 epoches (2911 tương ứng với 2911 lần cập nhật, mỗi lần lấy 1 điểm). Nếu so với con số 49 vòng lặp (epoches) như kết quả tốt nhất có được bằng GD, thì kết quả này lợi hơn rất nhiều.

Tìm hiểu thêm

Minh họa dữ liệu. Khi làm việc với dữ liệu dạng bảng, bạn cần đào sâu vào dữ liệu để tìm kiếm những điều ẩn giấu. Để có thể hiểu được những đặc điểm của dữ liệu, phương pháp hiệu quả nhất là minh họa chúng dưới …

Tìm hiểu thêm

Nhóm Xử lý số liệu (Round, Mod,…) Nhóm Database (DSum, DCount,…) Nhóm Xử lý xâu; Biểu đồ, biểu mẫu; Chuyên đề. Lập trình với Excel; Phân tích dữ liệu; Cơ sở dữ liệu; Khóa học. Làm chủ Excel 2021 …

Tìm hiểu thêm

Các dữ liệu trong tập train/validation mà BTC cung cấp bị label sai hoặc thiếu khá nhiều, các bạn thí sinh nên label lại cho chuẩn. Để xem cách label dữ liệu chuẩn thì các bạn nên tham khảo tập public test, vì BTC có nói …

Tìm hiểu thêm

from functools import partial def add_cross(df: pd.DataFrame, cols: typing.List[str]) -> pd.DataFrame: """Add an column to the original dataframe as a cross feature. Args: df: input dataframe. cols: a list of columns in df that are used to create the new cross feature.

Tìm hiểu thêm

Coban(II) clorua với công thức hóa học là CoCl2 – Đây là một hợp chất vô cơ của coban và clo. Nó thường được cung cấp như hexahydrate CoCl 2 · 6H 2 O, một trong những hợp chất coban được sử dụng phổ biến nhất …

Tìm hiểu thêm

Trong 50 năm qua, đã có một sự bùng nổ dữ liệu, mặc dù vậy, khối dữ liệu này là vô dụng trừ khi chúng ta phân tích và tìm ra các mẫu ẩn bên trong nó. Các kỹ thuật machine learning được thiết kế để giúp chúng ta làm điều đó. Các mẫu hay tri thức tìm được trong dữ ...

Tìm hiểu thêm

Vì mỗi điểm dữ liệu có số phần tử là 784 (28x28), là một số khá nhỏ, nên ta không cần thêm bước giảm số chiều dữ liệu nữa. Tuy nhiên, tôi có thực hiện thêm một bước chuẩn hóa để đưa dữ liệu về …

Tìm hiểu thêm

Xử lý dữ liệu mất cân bằng. Resampling dữ liệu là một trong những cách tiếp cận được ưa thích nhất để đối phó với tập dữ liệu không cân bằng. Nói chung, có hai loại phương pháp cho việc này: Undersampling. Oversampling. Trong hầu hết các trường hợp, lấy mẫu quá mức ...

Tìm hiểu thêm

Một kiểu dữ liệu mà Logistic Regression không làm việc được là dữ liệu mà một class chứa các điểm nằm trong 1 vòng tròn, …

Tìm hiểu thêm

2.Spam filtering (Filter thông tin Spam) 4.Disease screening (Sàng lọc dữ liệu bệnh ) 5.SaaS subscription churn (Việc ngưng xử dụng dịch vụ) 6.Advertising click …

Tìm hiểu thêm

This study aims to train the Science Process skills to students on learning Acid, Base, and Salt using the Virtual Lab. The research was conducted on the students of SMA Negeri Cerme Gresik in the year 2017/2018. During the student learning using the virtual lab and guided by Student Worksheet, during the learning process conducted an ...

Tìm hiểu thêm

Trong phần trước ở đây, chúng ta đã xem qua các phương pháp khác nhau để xử lý dữ liệu mất cân bằng.. Trong bài viết này, chúng ta hãy cố gắng hiểu cách sử dụng imbalanced-learnthư viện để giải quyết các vấn đề lớp mất cân bằng.Chúng tôi sẽ sử dụng Pycaretthư viện và bộ dữ liệu khách hàng thẻ tín ...

Tìm hiểu thêm

Chúng tôi đã khám phá 5 phương pháp khác nhau để xử lý các tập dữ liệu không cân bằng: Thay đổi chỉ số hiệu suất. Thay đổi thuật toán. Lớp thiểu số quá mẫu. Lớp đa số dưới ví dụ. Tạo mẫu tổng hợp. Đây chỉ là một số phương pháp có thể thử khi xử lý tập ...

Tìm hiểu thêm

Bài 5: K-means Clustering: Simple Applications. Trong bài này, tôi sẽ áp dụng thuật toán K-means clustering vào ba bài toán xử lý ảnh thực tế hơn: i) Phân nhóm các chữ số viết tay, ii) Tách vật thể (image segmentation) và iii) Nén ảnh/dữ liệu (image compression). Qua đây, tôi cũng muốn độc ...

Tìm hiểu thêm

Để cho dễ nhìn, bạn có thể sử dụng csvlook để quan sát dữ liệu dưới dạng bảng: ! csvlook ../data/titanic/train.csv | head -6 # one additional line as header/content spliter. zsh:1: command not found: csvlook. Thông thường, các mô hình ML được yêu cầu dự đoán một cột sử dụng thông tin ...

Tìm hiểu thêm

Tuy nhiên, việc giải bài toán này trở nên phức tạp khi số chiều (d) của không gian dữ liệu và số điểm dữ liệu (N) tăng lên cao. Người ta thường giải bài toán đối ngẫu của bài toán này. Thứ nhất, bài toán đối …

Tìm hiểu thêm

Tuy nhiên ở đây mình vẫn tính đầy đủ để thể hiện biến cố dữ liệu thuộc về từng lớp là hệ đầy đủ nên sẽ có tổng bằng 1. 3. Code python. Ok sau khi hiểu lý thuyết chúng ta sẽ cùng đi implement thuật toán phân lớp Naive Bayes bằng ngôn ngữ python nhé Đầu tiên chúng ...

Tìm hiểu thêm

3. Confusion matrix. Cách tính sử dụng accuracy như ở trên chỉ cho chúng ta biết được bao nhiêu phần trăm lượng dữ liệu được phân loại đúng mà không chỉ ra được cụ thể mỗi loại được phân loại như thế nào, lớp nào được phân loại đúng nhiều nhất, và dữ liệu thuộc lớp nào thường bị phân loại nhầm ...

Tìm hiểu thêm

Đặc điểm, tính chất lý hóa học của kim loại Coban. Cobalt là một kim loại sáng bóng, dễ vỡ, được sử dụng để sản xuất các hợp kim mạnh, ăn mòn và chịu nhiệt, nam châm vĩnh cửu và kim loại cứng.

Tìm hiểu thêm

Tạo một query tên ThongKe cho biết bao nhiêu học sinh Đậu theo mỗi Ngành học. Ôn tập Table + Query – Bài 2 Câu 1, Trong ổ đĩa Z: Tạo một cơ sở dữ liệu HoaDon chứa 5 table có nội dung như sau: Yêu cầu: o Tên cơ sở dữ liệu đặt theo quy định tại phòng thi. o Tự Design các table ...

Tìm hiểu thêm

Bài toán với dữ liệu không linearly separable. Trong Bài 21 này, tôi sẽ viết về Kernel SVM, tức việc áp dụng SVM lên bài toán mà dữ liệu giữa hai classes là hoàn toàn không linear separable (tôi tạm dịch là không phân biệt tuyến tính ). Bài toán phân biệt nhiều classes sẽ được ...

Tìm hiểu thêm

Bài 1: Giới thiệu về Machine Learning. General. Dec 26, 2016. Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 - động cơ hơi nước ...

Tìm hiểu thêm

Nhãn của bài toán này là những hành vi của người dùng có liên quan tới sản phẩm như đã xem, đã mua, v.v. Dữ liệu của bài toán gợi ý thường được biểu diễn dưới dạng ma trận như hình dưới: Mỗi hàng thể hiện một người dùng, mỗi cột thể hiện một sản phẩm. Các ...

Tìm hiểu thêm

Nguyên liệu, phụ gia trong ngành thức ăn chăn nuôi. Mô tả ngắn. COBAN (II) CACBONAT 98% MIN Tên khác: Cobaltous carbonate; muối cobalt (II) Số Cas: 513-79-1 Công thức …

Tìm hiểu thêm

Ví dụ, như với dữ liệu Titatic, thuật toán Decision Tree sẽ học ra model dạng cây như thế này. Thông tin Title được lấy ra từ trường Name. Sau đó trường Title, được chuyển về dạng số. Sau đó ở bước dự đoán, thuật toán sẽ dựa vào thông tin của hành khách và đi ...

Tìm hiểu thêm

Vào năm 1938, John Livingood và Glenn Seaborg đã phát hiện đồng vị Co-60. Tên gọi Coban (cobalt) có xuất xứ từ tiếng Đức kobalt hoặc kobold, nghĩa là linh hồn của quỷ …

Tìm hiểu thêm

Bảng dữ liệu này được lấy từ cuốn sách Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, trang 11. Đây là một bảng dữ liệu được sử dụng rất nhiều trong các bài giảng về decision tree. Bảng dữ liệu này mô tả mối quan hệ giữa thời tiết trong 14 ngày (bốn cột ...

Tìm hiểu thêm

EDA (Exploratory Data Analysis – Phân tích Khám phá Dữ liệu) là một bước quan trọng trước khi làm bất kỳ một bài toán ML với dữ liệu dạng bảng nào. Trước khi xây dựng mô hình, bạn cần xây dựng đặc trưng. Trước khi xây …

Tìm hiểu thêm

Hình 2a) giống với dữ liệu khi chiếu lên (d_1) ở Hình 1. Cả hai class đều quá phân tán khiến cho tỉ lệ chồng lấn (phần diện tích màu xám) là lớn, tức dữ liệu chưa thực sự discriminative.. Hình 2b) là trường hợp khi độ lệch chuẩn của hai class đều nhỏ, tức dữ liệu tập trung hơn.

Tìm hiểu thêm

3.10. Tài liệu tham khảo [1] Installing scikit-learn. Về đầu trang. 4. Hướng dẫn cài đặt python và các thư viện trên Windows? Cảm ơn facebook Pham Chi Hieu về phần trả lời này: Bài: Cài đặt Python và thư viện sử dụng Anaconda trên Windows. 4.1. Cài đặt Python bằng Anaconda.

Tìm hiểu thêm

Các phương pháp data scaling. Có 2 cách để scale dữ liệu đó là normalization và standardization tạm dịch là Bình thường hóa dữ liệu và Chuẩn hóa dữ liệu. Cả 2 cách này đều được cung cấp trong thư viện scikit-learn.

Tìm hiểu thêm

Giới thiệu. Hệ thống gợi ý dựa trên nội dung là hệ thống đơn giản nhất. Trong hệ thống này, mô hình dự đoán liệu một người dùng có thích một sản phẩm không dựa trên lịch sử dữ liệu của người dùng đó đối với các sản phẩm tương tự. Độ quan tâm của ...

Tìm hiểu thêm

Với dữ liệu được phân bố thế này, Softmax Regression không thể thực hiện được vì Bounray giữa các class tạo bởi Softmax Regression có dạng linear. Chúng ta hãy làm một thí nghiệm nhỏ bằng cách thêm một Hidden layer vào giữa Input layer vả output layer của Softmax Regression.

Tìm hiểu thêm