Tài liệu Thư viện số
- Khoa Công nghệ thông tin (75)
- Khoa CN và Kỹ thuật (150)
- Khoa Kinh tế và QTKD (147)
- Khoa Kế toán - Tài chính (77)
- Khoa Du lịch (90)
- Khoa Ngoại ngữ (96)
- Khoa Toán và KHTN (82)
- Khoa Ngữ văn và KHXH (79)
- Khoa GD Tiểu học và MN (81)
- Khoa CT, Tâm lý, GDTC (131)
- Sau Đại học (0)
- Môn học đại cương (94)
- GD Quốc phòng - An ninh (31)
- Niên giám đào tạo (0)
- Tài liệu tham khảo khác (50)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Kinh Doanh Marketing (39320)
- Kinh Tế - Quản Lý (30571)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (123435)
- Tài Chính - Ngân Hàng (23744)
- Công Nghệ Thông Tin (56521)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (9738)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (44193)
- Khoa Học Tự Nhiên (27343)
- Khoa Học Xã Hội (43227)
- Luật - Kinh tế luật (6560)
- Văn Hoá - Thể thao - Du Lịch (71283)
- Y - Dược - Sức Khoẻ (83234)
- Nông - Lâm - Thuỷ sản (16418)
- Luận Văn - Báo Cáo (217024)
- Tài Liệu Phổ Thông (244133)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression- Supervised learning)
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression - Supervised learning) giới thiệu một trong những thuật toán cơ bản và quan trọng nhất trong học máy có giám sát. Chuyên đề này sẽ đi sâu vào khái niệm hàm hồi quy và phương pháp bình phương bé nhất (Least Squares Method) để tìm ra mô hình tuyến tính tối ưu. Đây là nền tảng vững chắc để bạn hiểu về các mô hình dự đoán. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
Từ khóa: Học máy thống kê, Bài giảng Học máy thống kê, Hồi quy tuyến tính, Hàm hồi quy, Phương pháp bình phương bé nhất, Học máy có giám sát
36 p tvs_dhhp 04/07/2025 7 0
Phát triển bởi Thư viện số
