Bài giảng Học máy - Bài 11: Phân cụm dựa trên phân tách - Nguyễn Nhật Quang
Học có giám sát (Supervised learning)
Tập dữ liệu (dataset) bao gồm các ví dụ, mà mỗi ví dụ được gắn
kèm với một nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn
Mục đích là học (xấp xỉ) một giả thiết (vd: một phân lớp, một hàm
mục tiêu,.) phù hợp với tập dữ liệu hiện có
Giả thiết học được (learned hypothesis) sau đó sẽ được dùng để
phân lớp/dự đoán đối với các ví dụ mới
Bài giảng Học máy - Bài 11: Phân cụm dựa trên phân tách - Nguyễn Nhật Quang trang 1
Bài giảng Học máy - Bài 11: Phân cụm dựa trên phân tách - Nguyễn Nhật Quang trang 2
Bài giảng Học máy - Bài 11: Phân cụm dựa trên phân tách - Nguyễn Nhật Quang trang 3
Bài giảng Học máy - Bài 11: Phân cụm dựa trên phân tách - Nguyễn Nhật Quang trang 4
Bài giảng Học máy - Bài 11: Phân cụm dựa trên phân tách - Nguyễn Nhật Quang trang 5
Tải về để xem đầy đủ hơn
File đính kèm:
bai_giang_hoc_may_bai_11_phan_cum_dua_tren_phan_tach_nguyen.pdf
