MachineLearningCafé

Thực hành Cơ sở lập trình, hướng dẫn nộp bài classroom

Thực hành Cơ sở lập trình, ử dụng Eclipse

30 Giảm chiều dữ liệu với SVD

29 Giảm chiều dữ liệu với PCA

28 Giảm chiều dữ liệu với LDA

27 Giới thiệu giảm chiều dữ liệu

26 Lưu và tải cấu hình chuyển đổi dữ liệu

25 Biến đổi mục tiêu trong Hồi quy

24 Biến đổi dữ liệu với ColumnTransformer

23 Biến đổi đặc trưng Đa thức

22 Chuyển dữ liệu Số sang dữ liệu Phân loại

21 Biến đổi phân phối dữ liệu Số

20 Biến đổi phân phối thành Gaussian

19 Mã hóa dữ liệu phân loại cho Học máy

18 Kết hợp mô hình học máy Stacking

17 Rừng ngẫu nhiên và cây quyết định Bagging

16 Phân tán cây quyết định với Bootstrap Aggregation

15 Học sâu: Thuật toán Backpropagation từ đầu

14 Lượng tử hóa vector học tập

13 Thuật toán k Nearest Neighbors trong Python

12 Bayes ngây thơ: Thuật toán và ứng dụng

11 Cây quyết định - Phân loại và hồi quy

10 Thuật toán Perceptron _Phân loại nhị phân Python

9 Hồi quy Logistic với Python

8 Hồi quy tuyến tính đa biến với phân tích độ dốc ngẫu nhiên

7 Hồi quy tuyến tính đơn giản từ đầu với Python

6 Kiểm thử thuật toán học máy

5 Mô hình cơ sở trong học máy

4 Các phương pháp đánh giá mô hình học máy

3 Các phương pháp đánh giá thuật toán