Là kinh nghiệm, là hiểu biết được đúc kết trong quá trình học. Sở dĩ gọi nó là tùy bút, chính là vì tùy tiện ghi lại một vài điểm, hoặc chỉ là một vài sơ đồ, hoặc một vài bí pháp ảo diệu, tóm lại, là cảm ngộ về công pháp, trật tự có, hệ thống có, ngổn ngang có. Hi vọng đem lại giá trị cho người mới.
Backpropagation là thuật toán phức tạp. Chúng ta sẽ tìm hiểu dần dần các bước sau đây. Ta có cost function J của neural network: Để tìm min của J. Ta vẫn xài thuật toán Gradient Descent: Ta bắt đầu với theta bất kỳ sau đó giảm dần theo alpha nhân với đạo hàm của… Đọc tiếp Backpropagation Trong Neural Network
NEURAL NETWORK LÀ GÌ? Trong nghiên cứu về não bộ con người ở mặt sinh học. Người ta đã khám phá ra cách bộ não thực hiện xử lý thông tin. Đó là nhận thông tin từ mắt hoặc tai sau đó chuyển thông tin đến các nơ-ron thần kinh để xử lý, cuối cùng… Đọc tiếp Neural Network And Multi-Classification
Overfitting là gì? Giả sử với 1 tập dữ liệu ta phát triển 3 hàm giả thuyết để tìm sự tuyến tính của đầu ra: Hình đầu tiên thì hàm giả thuyết có vẻ chưa phù hợp (underfit) với tập dữ liệu lắm Hình thứ 2 thì gần như khớp chuẩn với dữ liệu nhưng… Đọc tiếp Overfitting and Regularized ( Đối với hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic)
Chúng ta đã biết cách phân loại nhị phân, tức là phân loại với 2 trường hợp. Vậy phân loại với nhiều trường hợp thì làm thế nào? Ví dụ như phân loại 1 bức ảnh xem nó là: Chó, mèo, gà, trâu.... Với tập dữ liệu có nhiều nhãn kết quả nên chúng ta… Đọc tiếp MỘT VÀI THUẬT TOÁN MACHINE LEARNING CƠ BẢN – HỒI QUY LOGISTIC – Multiclass Classification: One-vs-all
Làm thế nào để chọn được tập theta ứng với data point? Ở hồi quy tuyến tính ta sử dụng cost function bằng trung bình cộng của tổng các bình phương lỗi chia cho 2. Và khi mà cost function đạt giá trị min thì cũng là lúc chúng ta tìm được tập theta cho… Đọc tiếp MỘT VÀI THUẬT TOÁN MACHINE LEARNING CƠ BẢN – HỒI QUY LOGISTIC – COST FUNCTION
LOGISTIC REGRESSION ( Hồi quy logistic) là thuật toán thường áp dụng để giải quyết các bài toán phân loại ví dụ như phân loại: email ( email spam hay không) các giao dịch online ( lừa đảo hay không) chẩn đoán khối u ( lánh tính hay ác tính) phân loại động vật BINARY… Đọc tiếp MỘT VÀI THUẬT TOÁN MACHINE LEARNING CƠ BẢN – HỒI QUY LOGISTIC
Ngoài việc sử dụng Gradient descent để tìm cực tiểu cho cost function J thì chúng ta còn một cách nữa. Đó là Normal Equation. Vậy nó là gì và sử dụng như thế nào ta sẽ đi vào chi tiết sau. Ta giả định với 1 tập dữ liệu có 4 điểm dữ liệu (… Đọc tiếp Normal Equation cho hồi quy tuyến tính
Khi làm việc với tập dữ liệu. Chúng ta phải đối diện với vấn đề là giá trị giữa các đặc trưng ( feature) cách nhau quá xa. Điều này khiến cho việc chạy vòng lặp Gradient descent trở nên khó khăn hơn. Vì thế có một thủ thuật gọi là feature scaling giúp cho… Đọc tiếp Feature Scaling cho Gradient Descent
Linear Regression ( Hồi quy tuyến tính) - continue Ở bài trước ta đã biết về Cost Function và đã thực hành với bài toán dự đoán giá nhà với một biến đầu vào là diện tích. Hôm nay, vẫn bài toán đó ta sẽ tìm hiểu về cost function với đầu vào là nhiều… Đọc tiếp MỘT VÀI THUẬT TOÁN MACHINE LEARNING CƠ BẢN – HỒI QUY TUYẾN TÍNH (Tiếp)
Linear Regression ( Hồi quy tuyến tính) Nằm trong phương pháp học có giám sát của machine learning. Hồi quy tuyến tính chính là phương pháp dựa vào những kết quả đã có sẵn để dự đoán kết quả xảy ra tiếp theo Ta có ví dụ sau: Từ một tập hợp các điểm xanh… Đọc tiếp MỘT VÀI THUẬT TOÁN MACHINE LEARNING CƠ BẢN – HỒI QUY TUYẾN TÍNH
Machine Learning Tùy Bút 