Course Content
2. Mô hình hồi quy tuyến tính
0/4
1. Hồi quy tuyến tính đơn biến.mp4
12:23
2. Hồi quy tuyến tính đa biến.mp4
08:34
3. Thực hành hồi quy tuyến tính trên excel.mp4
17:09
4. Thực hành hồi quy tuyến tính trên phần mềm R.mp4
20:50
3. Mô hình hồi quy Logistic
0/7
1. (Optional) Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại.mp4
20:12
2. Hồi quy Logistic.mp4
14:29
3. Ước lượng mô hình và minh họa trên excel.mp4
11:56
4. Kiểm định mô hình Đo lường sai số dự báo.mp4
10:04
5. Kiểm định mô hình Đường ROC, chỉ số AUC.mp4
07:11
6. Thực hành hồi quy Logistic với phần mềm R.mp4
16:06
7. So sánh hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic.mp4
03:51
4. Phương pháp xây dựng mô hình Machine learning
0/3
1. Hiện tượng quá khớp trong Machine learning.mp4
15:25
2. Phương pháp lựa chọn và xây dựng mô hình – kiểm chứng chéo.mp4
13:53
3. Hồi quy Ridge và Hồi quy LASSO.mp4
08:24
5. Mô hình cây quyết định (Decision Tree)
0/5
1. Mô hình cây quyết định.mp4
08:03
2. Xây dựng mô hình và dự báo.mp4
06:48
3. Thuật toán ước lượng mô hình.mp4
13:41
4. Mô hình Bagging và Random Forest.mp4
06:05
5. Thực hành mô hình cây quyết định trên phần mềm R.mp4
28:15
6. Mô hình Láng riềng gần nhất (k-Nearest Neighbor – kNN)
0/2
1. Mô hình Láng riềng gần nhất (k-Nearest Neighbor – kNN).mp4
09:09
2. Thực hành mô hình k-NN trên phần mềm R.mp4
24:55
7. Học không giám sát (Unsupervised learning) Phân cụm thứ bậc, phân cụm k-means
0/5
1. Học giám sát và học không giám sát.mp4
01:49
2. Phân cụm thứ bậc.mp4
07:24
3. Phân cụm K-means.mp4
02:55
4. Thực hành phân cụm thứ bậc với phần mềm R.mp4
06:29
5. Thực hành phân cụm K-means với phần mềm R.mp4
06:41
Khóa Học Machine Learning Và Ứng Dụng (Tiếng Việt)
Previous
Next
0% Complete