Đóng khung

Mô-đun này tìm hiểu cách tạo khung một tác vụ dưới dạng bài toán về máy học và bao gồm nhiều thuật ngữ cơ bản về máy học được chia sẻ trên nhiều phương pháp máy học.

Đóng khung

Tìm hiểu các hệ thống máy học

cách kết hợp dữ liệu đầu vào

để đưa ra những dự đoán hữu ích

trên dữ liệu chưa từng thấy trước đây

  • Nhãn là biến mà chúng tôi dự đoán
    • Thường được biểu thị bằng biến y
  • Nhãn là biến mà chúng tôi dự đoán
    • Thường được biểu thị bằng biến y
  • Tính năng là các biến đầu vào mô tả dữ liệu của chúng tôi
    • Thường được biểu thị bằng các biến {x1, x2, ..., xn}
  • Ví dụ là một thực thể dữ liệu cụ thể, x
  • Ví dụ về nhãn có {features, label}: (x, y)
    • Dùng để đào tạo mô hình
  • Ví dụ không có nhãn có {features, ?}: (x, ?)
    • Dùng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới
  • Ví dụ là một thực thể dữ liệu cụ thể, x
  • Ví dụ về nhãn có {features, label}: (x, y)
    • Dùng để đào tạo mô hình
  • Ví dụ không có nhãn có {features, ?}: (x, ?)
    • Dùng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới
  • Mô hình liên kết các ví dụ với các nhãn được dự đoán: y\39;
    • Được xác định theo các thông số nội bộ đã học
Trước
Giới thiệu về máy học (3 phút)
Tiếp
Thuật ngữ máy học chính