15. Neural Network
1. Giới thiệu Hiện nay, Deep Learning đang thực sự trở nên vô cùng mạnh mẽ với sự hỗ trợ đắc lực từ các thiết bị phần cứng (GPU, TPU,…), hơn nữa lĩnh vực Deep Learning đang được rất nhiều các nhà nghiên cứu và các hãng công nghệ lớn quan tâm và cải tiến mỗi ngày.
Xem tiếp » 21 Jan 202214. Random Forest
1. Giới thiệu 2. Voting 3. Phương pháp lấy mẫu 3.1. Bagging và Pasting 3.2. Thực nghiệm với Python 4. Random Forest 4.1. Ý tưởng chính 4.2. Thực nghiệm với Python 5. Đánh giá và kết luận 6. Tham khảo 1. Giới thiệu Ở bài 12 và bài 13 mình đã giới thiệu về mô hình Decision Tree sử dụng các độ đo khác nhau để tìm ra được cây quyết định, ngoài ra lớp...
Xem tiếp » 18 Jan 202213. Decision Tree - CART
1. Giới thiệu 2. Ví dụ 3. CART 3.1. Bất đẳng thức Cauchy - Schwarz (Bunyakovsky) 3.2. Gini index 4. Ý nghĩa các node trong sklearn 5. Xử lí Overfiting 5.1. Điều kiện dừng 5.2. Pruning 6. Regression 6.1. Ý tưởng 6.2. Ví dụ minh họa 7. Đánh giá và kết luận 8. Tham khảo 1. Giới thiệu Ở bài 12. Decision Tree - ID3 (1/2), mình đã trình bày về thuật toán ID3 với...
Xem tiếp » 16 Jan 202212. Decision Tree - ID3
1. Giới thiệu 2. Ý tưởng chính 3. ID3 3.1. Ý tưởng 3.2. Entropy 3.3. Thuật toán ID3 3.4. Ví dụ minh họa 4. Đánh giá và kết luận 5. Tham khảo 1. Giới thiệu Trong thực tế, khi đưa ra một quyết định về một vấn đề nào đó ta thường dựa trên những yếu tố xung quanh để đặt ra những câu hỏi liên quan tới chủ đề mà ta đang quan tâm....
Xem tiếp » 13 Jan 202211. DBSCAN
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Các định nghĩa trong DBSCAN 3. Các loại điểm dữ liệu trong DBSCAN 3.1. Core point 3.2. Boder point 3.3. Noise point 3.4. Ví dụ tổng quát 4. Cách thức hoạt động 4.1. Cách thức hoạt động 4.2. Các bước giải bài toán 5. Thực nghiệm với Python 5.1. Implement thuật toán 5.2. Nghiệm bằng thư viện scikit-learn 6. Cách lựa chọn tham số 7. Dự đoán 8. Đánh...
Xem tiếp » 11 Jan 202210. Xử lí ảnh (2/2)
Phụ lục: 1. Image segmentation 1.1. Thresholding algorithm 1.1.1. Simple thresholding 1.1.2. Ostu thresholding 1.1.3. Adaptive thresholding 1.2. K-means based 2. Contour detection 2.1. Ý tưởng 2.2. Shape 2.2.1. Bounding Box and Circle box 3. Kết luận 4. Tham khảo 1. Image Segmentation Image Segmentation (phân khúc ảnh) là một bài toán lớn và xuất hiện khá lâu đời trong thị giác máy tính. Hiểu đơn giản thì input của bài toán là 1 bức...
Xem tiếp » 15 Dec 20219. Xử lí ảnh (1/2)
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Mục đích của xử lí ảnh cơ bản 3. Không gian màu 3.1. Không gian RGB 3.2. Không gian HSV 3.3. Không gian YCbCr 3.4. Không gian Grayscale 4. Trục tọa độ ảnh 5. Tiền xử lí ảnh 5.1. Các biến đổi hình học 5.1.1. Phép chuyển dịch ảnh (translation) 5.1.2. Resize ảnh 5.1.3. Phép quay ảnh (rotation) 5.1.4. Phép lật ảnh (flipping) 5.1.5. Cắt ảnh (cropping) 5.2. Phép...
Xem tiếp » 29 Nov 20218. K-Nearest Neighbors
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Bài toán phân loại 2.1. Ý tưởng 2.2. Thực nghiệm với Python 2.2.1. Implement thuật toán 2.2.2. Nghiệm bằng thư viện scikit-learn 3. Bài toán hồi quy 3.1. Ý tưởng 3.2. Thực nghiệm với Python 4. Đánh giá và kết luận 5. Tham khảo 1. Giới thiệu KNN (K-Nearest Neighbors) là một thuật toán thuộc Supervised-learning. Ý tưởng để triển khai thuật toán này rất đơn giản. Thuật toán...
Xem tiếp » 25 Nov 20217. K-means
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Kết quả mong muốn 3. Hàm mất mát 4. Các bước giải bài toán 5. Thực nghiệm với Python 5.1. Implement thuật toán 5.2. Nghiệm bằng thư viện scikit-learn 6. Cải tiến K-means 6.1. Khởi tạo centroids 6.1.1. Thử sai 6.1.2. K-means++ 6.2. Chọn số lượng cụm - Elbow method 7. Đánh giá và kết luận 8. Tham khảo 1. Giới thiệu Trong thực tế, những bài toán như...
Xem tiếp » 21 Nov 20216. Ôn tập đại số tuyến tính (3/3)
1. Hệ trực chuẩn, ma trận trực giao 5. Đánh giá và kết luận 6. Tham khảo 1. Hệ trực giao, trực chuẩn Một tập hợp {${\mathbf{a}_1, \mathbf{a}_2, \dots, \mathbf{a}_n}$} $\in \mathbb{R}^{m}$ được gọi là hệ trực giao (orthogonal/mutually orthogonal) nếu mỗi $\mathbf{a_i} \perp \mathbf{a_j}$ với: $i \neq j$ và $i,j \leq n$. Một tập hợp được gọi là hệ trực chuẩn (orthonormal) nếu đó là một hệ trực giao và norm 2 của mỗi...
Xem tiếp » 20 Nov 20215. Ôn tập đại số tuyến tính (2/3)
1. Ma trận 1.1. Các phép tính trên ma trận 1.2. Các ma trận đặc biệt 2. Định thức 3. Phép nhân ma trận với vector 4. Tổ hợp tuyến tính - Không gian sinh 5. Hệ độc lập tuyến tính 6. Cơ sở của một không gian 7. Biến đổi hệ cơ sở vector 8. Hạng của ma trận 9. Norm của ma trận 10. Vết của ma trận 11. Ví dụ 12. Đánh...
Xem tiếp » 17 Nov 20214. Ôn tập đại số tuyến tính (1/3)
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Số vô hướng 3. Vector 3.1. Các thuộc tính của vector 3.2. Các phép tính với vector 3.2.1 Cộng, trừ, nhân, chia vector với một số 3.2.2 Cộng, trừ, nhân, chia giữa 2 vector 3.3. Tích vô hướng 3.4. Cosine rule 3.5. Hình chiếu 4. Norm 4.1. Khoảng cách 5. Đánh giá và kết luận 6. Tham khảo 1. Giới thiệu Đại số tuyến tính là một mảng toán...
Xem tiếp » 13 Nov 20213. Logistic Regression
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Hàm Sigmoid 3. Hàm dự đoán 4. Hàm mất mát 5. Lập công thức chung 5.1. Một điểm dữ liệu 5.2. Toàn tập dữ liệu 6. Thực nghiệm với Python 6.1. Implement thuật toán 6.2. Nghiệm bằng thư viện scikit-learn 7. Đánh giá và kết luận 8. Tham khảo 1. Giới thiệu Ở bài 1 - LinearRegression và bài 2 - Gradient Descent ta đã tìm hiểu về bài...
Xem tiếp » 12 Nov 20212. Gradient Descent
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Lập công thức chung 3. Thực nghiệm với Python 4. Một số vấn đề lưu ý 4.1. Learning rate 4.2. Cost function 4.3. Feature scaling 5. Đánh giá và kết luận 6. Tham khảo 1. Giới thiệu Ở bài 1 - Linear Regression chúng ta đã đi tìm nghiệm cho bài toán bằng các phương pháp sử dụng hình học, đại số tuyến tính kết hợp đạo hàm. Nhưng...
Xem tiếp » 10 Nov 20211. Linear Regression
Phụ lục: 1. Giới thiệu 2. Hàm dự đoán 3. Hàm mất mát 4. Lập công thức chung 4.1. Hình học 4.2. Đại số tuyến tính 5. Thực nghiệm với Python 5.1. Dạng đường thẳng 5.2. Dạng parabol 5.3. Nghiệm bằng thư viện scikit-learn 5.3.1. Dạng đường thẳng 5.3.2. Polynomial Regression 6. Đánh giá và kết luận 7. Tham khảo 1. Giới thiệu Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) là một thuật toán căn bản...
Xem tiếp » 06 Nov 2021