Giáo trình Machine Learning Phần 2 Giáo trình Machine Learning Phần 2 từ lý thuyết đến thực hành

Giáo trình Machine Learning Phần 2 được xây dựng nhằm tiếp nối và mở rộng các kiến thức nền tảng đã trình bày ở phần trước, tập trung vào những nội dung cốt lõi và mang tính ứng dụng cao trong lĩnh vực học máy.

Giáo trình đi sâu vào các phương pháp học không giám sát, giúp người học hiểu rõ cách khai thác cấu trúc tiềm ẩn trong dữ liệu khi không có nhãn, tiêu biểu như phân cụm và phân tích dữ liệu khám phá. Bên cạnh đó, nội dung về chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu được trình bày hệ thống, bao gồm các kỹ thuật phổ biến như MinMaxScaler, StandardScaler, QuantileTransformer và PowerTransformer trong thư viện Scikit-learn. Giáo trình cũng giới thiệu phương pháp giảm chiều dữ liệu bằng PCA nhằm nâng cao hiệu quả huấn luyện mô hình và giảm nhiễu. Với cách trình bày logic, kết hợp lý thuyết và ví dụ minh họa, tài liệu giúp sinh viên củng cố tư duy phân tích dữ liệu và sẵn sàng áp dụng Machine Learning vào các bài toán thực tế.

 Giáo trình Machine Learning Phần 2: Học không giám sát và xử lý dữ liệu

Mời bạn đọc cùng tải về bản DOCX hoặc PDF để xem đầy đủ nội dung thông tin và chỉnh sửa chi tiết.

Mời các bạn tham khảo thêm tài liệu khác trong chuyên mục Cao đẳng - Đại học của Download.vn.

Chia sẻ bởi: 👨 Phạm Thu Hương
Liên kết tải về
Xác thực tài khoản!

Theo Nghị định 147/2024/ND-CP, bạn cần xác thực tài khoản trước khi sử dụng tính năng này. Chúng tôi sẽ gửi mã xác thực qua SMS hoặc Zalo tới số điện thoại mà bạn nhập dưới đây:

Số điện thoại chưa đúng định dạng!
Số điện thoại này đã được xác thực!
Bạn có thể dùng Sđt này đăng nhập tại đây!
Lỗi gửi SMS, liên hệ Admin
Sắp xếp theo
👨
Đóng
Chỉ thành viên Download Pro tải được nội dung này! Download Pro - Tải nhanh, website không quảng cáo! Tìm hiểu thêm
Nhắn tin Zalo