Thành phố Cuồng loạn

Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM) là một trong những thuật toán học máy mạnh mẽ, ban đầu được thiết kế cho bài toán nhị phân. Tuy nhiên, nhờ các chiến lược mở rộng như One-vs-One và One-vs-Rest, SVM có thể giải quyết hiệu quả các bài toán phân loại đa lớp. Bài viết này trình bày nguyên lý hoạt động, cách triển khai mã nguồn và ví ...

1. Tại sao cần xử lý đặc trưng dữ liệu? Trong khai thác dữ liệu và phân tích, dữ liệu là nền tảng cho mọi vấn đề và ảnh hưởng trực tiếp đến tiến độ dự án. So với việc sử dụng các thuật toán phức tạp, xử lý dữ liệu linh hoạt thường mang lại hiệu quả bất ngờ. Điều này đòi hỏi phải áp dụng kỹ thuật đặc trưng (feature engineering). Vậy đặc trưng là ...

Chỉ số đánh giá mô hình phân loại Mô hình phân loại thường được đánh giá thông qua ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) — một bảng thống kê gồm 4 thành phần chính: TP (True Positive): Số mẫu dương tính được dự đoán đúng. FP (False Positive): Số mẫu âm tính bị dự đoán sai thành dương tính (báo động giả). TN (True Negative): Số mẫu âm tính ...

AutoGluon là một khung làm việc (framework) AutoML mạnh mẽ, cung cấp sẵn nhiều mô hình tối ưu. Tuy nhiên, trong các bài toán thực tế, đôi khi bạn cần tích hợp các thuật toán chuyên biệt, các quy tắc dựa trên tri thức ngành (domain knowledge) hoặc các kiến trúc mạng nơ-ron tùy chỉnh mà hệ thống chưa hỗ trợ sẵn. Việc mở rộng AutoGluon cho phép bạ ...

Lựa chọn đặc trưng (feature selection) là một giai đoạn quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy. Việc chọn lựa đúng các đặc trưng không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mô hình mà còn sâu sắc hơn vào việc hiểu rõ dữ liệu, cấu trúc tiềm ẩn của chúng, từ đó hỗ trợ tối ưu hóa mô hình và thuật toán. Mục tiêu chính của việc lựa chọn ...

Thuật Toán Phân Cụm và Ứng Dụng Thực Tế Thuật toán K-Means là nền tảng quan trọng trong khai phá dữ liệu, đặc biệt hiệu quả khi xử lý tập dữ liệu lớn. Nguyên lý cốt lõi của phương pháp này là phân chia n điểm dữ liệu thành k cụm, sao cho khoảng cách từ mỗi điểm đến tâm cụm tương ứng là nhỏ nhất. Cơ chế hoạt động Quá trình thực thi thuật toán d ...

Fashion-MNIST là bộ dữ liệu hình ảnh sản phẩm thời trang thay thế cho MNIST, trở thành công cụ chuẩn hóa quan trọng trong lĩnh vực học máy. Bộ dữ liệu này chứa 10 lớp sản phẩm thời trang không chỉ giải quyết vấn đề MNIST quá đơn giản mà còn cung cấp môi trường thử nghiệm đầy thử thách hơn cho các thuật toán thị giác máy tính. Bài viết này sẽ hư ...

Khoảng cách Manhattan trong thực tế: Tối ưu hóa Thuật toán KNN và Phân cụm bằng Python Trong các dự án học máy, chúng ta thường mặc định sử dụng khoảng cách Euclidean làm tiêu chuẩn đo lường, bỏ qua những giá trị độc đáo của các hàm khoảng cách khác. Khoảng cách Manhattan, là đại diện điển hình của chuẩn L1, thể hiện những ưu điểm đáng kể khi x ...

Hàm make_classification nằm trong module sklearn.datasets của thư viện scikit-learn, được sử dụng để tạo ra các bộ dữ liệu mẫu phục vụ cho bài toán phân loại. Dữ liệu sinh ra là giả lập, phù hợp để kiểm thử mô hình học máy, so sánh hiệu suất giữa các thuật toán hoặc minh họa các khái niệm trong học có giám sát. Tham số chính Dưới đây là các th ...

Hệ sinh thái Python cung cấp nền tảng đa dạng cho xử lý dữ liệu, phát triển ứng dụng và phân tích thông minh. Dưới đây là tổng quan các thành phần then chốt được phân nhóm theo lĩnh vực ứng dụng. Xử lý Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo Quy trình xử lý dữ liệu tiêu chuẩn bao gồm: biểu diễn dữ liệu → làm sạch → thống kê → trực quan hóa → khai phá → ứn ...