TIỂU LUẬN học PHẦN SEMINAR CHUYÊN đề THUẬT TOÁN máy học PHÂN lớp dữ LIỆU k NEAREST NEIGHBOR (KNN)

 Ứng dụng của thuật toán này được sử dụng rất nhiều và rộng rãi trong các bài toán phân lớp.. Trong đó phân lớp nhị phân là một loại phân lớp đặc biệt của phân lớp đa lớp.Ứng dụng củ

Trang 1

ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

- -TIỂU LUẬN HỌC PHẦN SEMINAR CHUYÊN ĐỀ

THUẬT TOÁN MÁY HỌC PHÂN LỚP DỮ LIỆU

Trang 2

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 4

DANH MỤC BẢNG BIỂU 5

DANH MỤC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ 6

MỞ ĐẦU 7

1 Đặt vấn đề 7

Hình 1 Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning 8

2 Mục đích nghiên cứu 8

3 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu 8

4 Nội dung thực hiện 8

5 Cấu trúc đề tài 8

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9

1.1.Machine Learning 9

1.1.1 Định nghĩa 9

1.1.2 Một số phương thức của Machine Learning 9

Hình 1.1.2: Ví dụ về mô hình phân lớp 10

1.2 Bài toán phân lớp dữ liệu 11

1.2.1 Quá trình phân lớp dữ liệu 11

CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN K-NEAREST NEIGHBOR 12

2.1 Thuật toán k-nearest neighbor 12

2.1.1 Định nghĩa 12

2.1.2 Quy trình làm việc của thuật toán KNN 12

2.1.3 Ví dụ minh họa 13

Trang 3

2.1.4 Ví dụ về Knn nhiễu 14

Hình 2.1.4 Bản đồ minh họa KNN nhiễu với k=1 14

2.1.5 Ưu điểm, nhược điểm của thuật toán 14

2.2 Khoảng cách trong không gian vector 15

2.2.1 Định nghĩa 15

2.2.2 Một số norm thường dùng 15

Hình 2.2.2 Norm 1 và norm 2 trong không gian hai chiều 16

CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM 17

3.1 Bộ dữ liệu Iris flower dataset 17

3.1.1 Giới thiệu 17

Hình 3.1.1 Hình ảnh minh họa về Iris flower dataset 18

3.1.2 Sử dụng tập dữ liệu 18

Hình 3.1.2 Sơ đồ minh họa phân cụm của Iris flower datasets 19

3.1.3 Tập dữ liệu 19

Bảng 1: Thông tin loài Setosa 19

Bảng 2: Thông tin loài Versicolor 21

Bảng 3: Thông tin loài Virginica 22

3.2 Cài đặt 24

3.2.1 Cài đặt python 3.6 24

3.2.2 Thử nghiệm 30

Hình 3.2.2 Mô hình bài toán 30

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 37

TÀI LIỆU THAM KHẢO 38

Trang 5

DANH MỤC BẢNG BIỂU

1 Bảng 1 Thông tin loài hoa Setosa

2 Bảng 2 Thông tin loài hoa Versicolor

3 Bảng 3 Thông tin loài hoa Virginica

Trang 6

DANH MỤC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ

1 Hình 1 Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

4 Hình 2.1.4 Bản đồ minh họa knn nhiễu với k=1

5 Hình 2.2.2 Norm 1 và norm 2 trong không gian hai chiều

6 Hình 3.1.1 Hình ảnh minh họa về Iris flower dataset

7 Hình 3.1.2 Sơ đồ minh họa phân cụm của Iris flower datasets

Trang 7

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn đề

 Những năm gần đây, AI nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công

nghiệp lần thứ tư Trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một nghành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh Trí tuệ nhân tạo

là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó nó phải được đặt trên những nguyên

lý lý thuyết vững chắc, có khả năng ứng dụng được của lĩnh vực này Ở thời điểm hiện tại, thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

 Theo đà phát triển của công nghệ, ứng dụng trí tuệ nhân tạo luôn là xu hướng công nghệ tương lai mà các hãng công nghệ trên toàn thế giới đua nhau sáng tạo, nó là nền tảng cốt lõi của cuốc cách mạng công nghệ 4.0

 ML (Machine Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, được sinh ra từ khả năngnhận diện mẫu và từ lý thuyết các máy tính có thể học mà không cần phải lập trình để

xử lý các nhiệm vụ cụ thể nào đó

 Hầu hết mọi nghành công nghiệp đang làm việc với hàm lượng lớn dữ liệu đều nhận

ra tầm quan trọng của công nghệ ML Những cái nhìn sáng suốt từ nguồn dữ liệu này – chủ yếu dạng thời gian thực – sẽ giúp các tổ chức vận hành hiệu quả hơn hoặc tạo lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ

 Các ứng dụng của ML đã quá quen thuộc với con người: xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trên Facebook, hệ thống gợi ý sản phẩm của

Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix…, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và cụ thể là ML

Hình 1 Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Trang 8

 Xu hướng phát triển công nghệ thông tin ngày càng tăng, song song với nó lượng dữ liệu được sinh ra cũng ngày một lớn Vì vậy nhu cầu để xử lý dữ liệu cũng lớn hơn,

ML đang góp phần giải quyết vấn đề này Một trong những thuật toán thường dùng trong ML đó là thuật toán K- nearest neighbor

 Ứng dụng của thuật toán này được sử dụng rất nhiều và rộng rãi trong các bài toán phân lớp

2 Mục đích nghiên cứu

 Nghiên cứu, tìm hiểu thuật toán KNN

 Đánh giá hiệu quả của thuật toán

3 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

 Phạm vi nghiên cứu: Thử nghiệm trên Iris flower dataset

 Đối tượng nghiên cứu: Thuật toán KNN và bộ Iris flower dataset

4 Nội dung thực hiện

 Tìm hiểu thuật toán KNN

 Làm quen với bộ dữ liệu Iris

 Sử dụng bộ dữ liệu vào thử nghiệm và đánh giá

5 Cấu trúc đề tài

 Mở đầu

 Chương 1: Cơ sở lý thuyết

 Chương 2: Thuật toán K-nearest neighbor

 Chương 3: Thực nghiệm

 Chương 4: Kết luận

Qua đây, nhóm em xin trân trọng cảm ơn tiến sĩ Phan Tấn Quốc đã hướng dẫn nhóm

em trong quá trình thực hiện bài tiểu luận

Trang 9

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1.Machine Learning

 Machine Learning có hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy tìm dữ liệu, máy phân tích thị trường chứng khoán, nhận dạng tiếng nói và chữ viết…

1.1.2 Một số phương thức của Machine Learning

 Học có giám sát: Thuật toán dự đoán đầu ra của một dữ liệu mới (new input) dựa trên các cặp (input, outcome) đã biết từ trước Cặp dữ liệu này còn được gọi là (data, label), tức (dữ liệu, nhãn) Supervised learning là nhóm phổ biến nhất trong các thuật toán Machine Learning

 Học có giám sát được chia thành hai loại chính:

 Classification (phân lớp): Là quá trình phân lớp một đối tượng dữ liệu vào một hay nhiều lớp đã cho trước nhờ một mô hình phân lớp (model) Mô hình này được xây dựng dựa trên một tập dữ liệu được xây dựng trước đó có gán nhãn (hay còn gọi là tập huấn luyện) Quá trình phân lớp là quá trình gán nhãn cho đối tượng dữ liệu

Hình 1.1.2: Ví dụ về mô hình phân lớp

Trang 10

Có nhiều bài toán phân lớp như phân lớp nhị phân, phân lớp đa lớp, phân lớp đa trị Trong đó phân lớp nhị phân là một loại phân lớp đặc biệt của phân lớp đa lớp.Ứng dụng của bài toán phân lớp được sử dụng rất nhiều và rộng rãi như nhận dạngkhuôn mặt, nhận dạng chữ viết, nhận dạng giọng nói, phát hiện thư rác…

 Regression (hồi quy): Nếu không được chia thành các nhóm mà là một giá trị thực

cụ thể Đầu ra của một điểm dữ liệu sẽ bằng chính đầu ra của điểm dữ liệu đã biết

 Học không giám sát: là một kĩ thuật của máy học nhằm tìm ra một mô hình hay cấu trúc bị ẩn bơi tập dữ liệu không được gán nhãn cho trước UL khác với SL là không thể xác định trước output từ tập dữ liệu huấn luyện được Tùy thuộc vào tập huấn luyện kết quả output sẽ khác nhau Trái ngược với SL, tập dữ liệu huấn luyện của UL không do con người gán nhãn, máy tính sẽ phải tự học hoàn toàn Có thể nói, học không giám sát thì giá trị đầu ra sẽ phụ thuộc vào thuật toán UL Ứng dụng lớn phổ biến của học không giám sát là bài toán phân cụm

 Học bán giám sát: Các bài toán khi có một số lượng lớn dữ liệu nhưng chỉ một phần trong chúng được dán nhãn Những bài toán này nằm giữa phương thưc học giám sát

và học không giám sát

1.2 Bài toán phân lớp dữ liệu

1.2.1 Quá trình phân lớp dữ liệu

 Để xây dựng được mô hình phân lớp và đánh giá hiệu quả của mô hình cần phải thực hiện quá trình sau đây:

Bước 1: Chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện và rút trích đặc trưng.

Công đoạn này được xem là công đoạn quan trọng trong các bài toán về ML vì đây là input cho việc học đẻ tìm ra mô hình của bài toán Chúng ta phải biết cần chọn ra những đặc trưng tốt của dữ liệu, lược bỏ những đặc trưng không tốt của dữ liệu, gây nhiễu Ước lượng số chiều của dữ liệu bao nhiêu là tốt hay nói cách khác là chọn bao nhiêu feature Nếu số nhiều quá lớn gây khó khăn cho việc tính toán thì phải giảm số chiều của dữ liệu nhưng vẫn giữ được độ chính xác của dữ liệu

Ở bước này chúng ta cũng chuẩn bị bộ dữ liệu để test trên mô hình Thông thường sẽ sử dụng cross-validation (kiểm tra chéo) để chia tập dataset thành hai phàn, một phần phục

vụ cho training và phần còn lại phục vụ cho mục đích testing trên mô hình Có hai cách thường sử dụng trong cross-validation là splitting và k-fold

Trang 11

Bước 2: Xây dựng mô hình phân lớp

Mục đích của mô hình huấn luyện là tìm ra hàm F(x) và thông qua hàm f tìm được để chúng ta gán nhãn cho dữ liệu Bước này thường được gọi là học hay training

F(x)= y

Trong đó: x là các feature hay input đầu vào của dữ liệu

y là nhãn dán lớp hay output đầu ra

Thông thường để xây dựng mô hình phân lớp cho bài toán này chúng ta sử dungjcacs thuật toán học giám sát như KNN, NN, SVM, Decision tree, Navie Bayers

Bước 3: Kiểm tra dữ liệu với mô hình

Sau khi tìm được mô hình phân lớp ở bước hai, thì bước này chúng ta sẽ đưa vào các dữ liệu mới đẻ kiểm tra trên mô hình phân lớp

Bước 4: Đánh giá mô hình phân lớp và chọn ra mô hình tốt nhất

Bước cuối cùng chúng ta sẽ đánh giá mô hình bằng cách đánh giá mức độ lỗi của dữ liệu testing và dữ liệu training thông qua mô hình tìm được Nếu không đạt được kết quả mong muốn của chúng ta thì phải thay đổi các tham số của thuật toán học để tìm ra các

mô hình tốt hơn và kiểm tra, đánh giá lại mô hình phân lớp và cuối cùng chọn ra mô hìnhphân lớp tốt nhất cho bài toán của chúng ta

Trang 12

CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN K-NEAREST NEIGHBOR 2.1 Thuật toán k-nearest neighbor

2.1.1 Định nghĩa

K-nearest neighbor (KNN) là một trong những thuật toán học có giám sát đơn giản nhất trong Machine Learning Ý tưởng của KNN là tìm ra output của dữ kiệu dựa trên thông tin của những dữ liệu training gần nó nhất

2.1.2 Quy trình làm việc của thuật toán KNN

Bước 1: Xác định tham số K= số láng giềng gần nhất.

Bước 2: Tính khoảng cách đối tượng cần phân lớp với tất cả các đối tượng trong training

data

Bước 3: Sắp xếp khoảng cách theo thứ tự tăng dần và xác định K láng giềng gần nhất với

đối tượng cần phân lớp

Bước 4: Lấy tất cả các lớp của K láng giềng gần nhất.

Bước 5: Dựa vào phần lớn lớp của K để xác định lớp cho đối tượng cần phân lớp.

2.1.3 Ví dụ minh họa

Hình 2.1.3 ví dụ minh họa thuật toán KNN

Trang 13

 Giả sử bài toán được đặt ra: mình mới quen một người bạn, tuy nhiên mình là fan của US-UK vậy nên mình cần biết người bạn này có phải là fan của K-Pop hay không Qua thời gian tìm hiểu mình đã thu thập được một số dữ liệu và đã biểu hiện dưới dạng hình vẽ trên.

 Ta dễ dàng nhìn thấy có hai loại: hình vuông màu xanh biểu diễn cho những người là fan của K-pop, tam giác màu đỏ biểu diễn cho những người không là fan của K-pop, hình tròn màu xanh là người bạn mình muốn biết có phải là fan K-pop hay không, khoảng cách giữa chấm tròn và các điểm còn lại biểu diễn độ thân thiết của bạn đó vớinhững người bạn

 Phương pháp đơn giản nhất để kiểm tra xem bạn đó chơi thân với người bạn nào nhất,tức là tìm xem điểm gần chấm xanh thuộc class nào (hình vuông hay tam giác) Từ hình trên ta dễ dàng nhận thấy điểm gần chấm xanh nhất là hình tam giác màu đỏ, do

đó nó sẽ được phân vào lớp tam giác màu đỏ

 Có một vấn đề trong phương pháp trên, xung quanh cấm xanh xuất hiện rất nhiều hìnhvuông màu xanh nên việc xét điểm gần nhất là chưa khả thi Vì vậy, ta sẽ xét k điểm gần nhất Giả sử, ta lấy K=3, dựa theo hình trên ta dễ dàng nhận ra có hai hình tam giác đỏ và một hình vuông xanh có khoảng cách gần chấm xanh nhất, do đó chấm xanh được phân vào lớp tam giác đỏ Lấy K=7, ta có năm hình vuông xanh và hai hình tam giác đỏ, lúc này chấm xanh được xếp vào lớp hình vuông xanh Trường hợp lấy K=4, ta nhận thấy sẽ có hai hình vuông xanh và hai hình tam giác đỏ, đây là trường hợp có điểm bằng nhau, với trường hợp này KNN sẽ xử lý bằng cách so sánh tổng khoảng cách của các hình gần nhất với điểm ta đang xét

 Do xuất hiện trường hợp có điểm bằng nhau, vì vậy người ta thường chọn k là số lẻ

Đó cũng là ý tưởng của KNN

2.1.4 Ví dụ về Knn nhiễu

Hình 2.1.4 Bản đồ minh họa KNN nhiễu với k=1

Trang 14

Hình trên là bài toán phân lớp với ba lớp: đỏ, lam, lục Mỗi điểm dữ liệu mới sẽ được gánnhãn theo màu của điểm đó mà nó thuộc về Trong hình này, chú ý vùng khoanh tròn màu vàng, ta nhận thấy rằng điểm màu lục nằm giữa hai vùng lớn với nhiều dữ liệu đỏ vàlam, điểm này rất có thể là nhiễu dẫn đến việc dữ liệu test nếu rơi vào vùng này sẽ có nhiều khả năng cho kết quả sai lệch.

2.1.5 Ưu điểm, nhược điểm của thuật toán

 KNN nhiễu dễ đưa ra kết quả không chính xác khi k nhỏ

 Cần thời gian lưu training set, khi dữ liệu training và test tăng lên nhiều sẽ mất nhiều thời gian tính toán

2.2 Khoảng cách trong không gian vector

 Trong không gian một chiều, việc đo khoảng cách giữa hai điểm đã rất quen thuộc: lấy trị tuyệt đối của hiệu giữa hai giá trị đó Trong không gian hai chiều, tức mặt phẳng, chúng ta thường dùng khoảng cách Euclid để đo khoảng cách giữa hai điểm

 Việc đo khoảng cách giữa hai điểm dữ liệu nhiều chiều, tức hai vector, là rất cần thiết trong Machine Learning Chúng ta cần đánh giá xem điểm nào là điểm gần nhất của một điểm khác; chúng ta cũng cần đánh giá xem độ chính xác của việc ước lượng; và trong rất nhiều ví dụ khác nữa

 Và đó chính là lý do mà khái niệm norm ra đời Có nhiều loại norm khác nhau mà cácbạn sẽ thấy ở dưới đây:

 Để xác định khoảng cách giữa hai vector y và z, người ta thường áp dụng một hàm số lên vector hiệu x = y−z Một hàm số được dùng để đo các vector cần có một vài tính chất đặc biệt

Trang 15

2.2.2 Một số norm thường dùng

 Giả sử các vector x = [x1; x2…xn], y = [y1; y2…yn]

 Nhận thấy khoảng cách Euclid chính là một norm, norm mày thường được gọi là norm 2:

 Được chứng minh thỏa mãn ba ddieuf kiện trên, và được gọi là norm p

 Nhận thấy rằng khi p→0 thì biểu thức bên trên trở thành số các phần tử khác 0 của x Hàm số (2) khi p=0 được gọi là giả chuẩn (pseudo-norm) 0 Nó không phải là norm vì

nó không thỏa mãn điều kiện 2 và 3 của norm Giả-chuẩn này, thường được ký hiệu là

‖x‖0, khá quan trọng trong ML vì trong nhiều bài toán, chúng ta cần có ràng buộc

“sparse”, tức số lượng thành phần “active” của x là nhỏ

 Có một vài giá trị của p thường được dùng:

 Khi p = 2 chúng ta có norm2 như ở trên

 Khi p = 1 chúng ta có:

‖x‖1=|x1|+|x2|+|x3|+ |x n| (3)

 Là tổng các giá trị tuyệt đối của từng phần tử của x Norm 1 thường được dùng như sấp xỉ của norm 0 trong các bài toán có ràng buộc Dưới đây là một ví dụ so sánh norm 1 và norm 2 trong không gian hai chiều:

Hình 2.2.2 Norm 1 và norm 2 trong không gian hai chiều

Trang 16

 Norm 2 (màu xanh) chính là đường chim bay nối giữa vector x và vector y Khoảng cách norm 1 giữa hai điểm này (màu đỏ) có thể diễn giải như là đường đi từ x đến y trong một thành phố mà thành phố được tạo hình bàn cờ, chúng ta chỉ có thể đi theo dọc bàn cờ chứ không thể đi theo đường thẳng.

 Khi p -> ∞, ta có norm p chính là trị tuyệt đối của phần tử lớn nhất của vector đó: ‖x‖❑= max

i=1,2 ,… ,n|x i| (4)

Trang 17

CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM 3.1 Bộ dữ liệu Iris flower dataset

3.1.1 Giới thiệu

 Tập dữ liệu hoa Iris hoặc tập dữ liệu Iris của Fisher là tập dữ liệu đa biến được giới thiệu bởi nhà thống kê và nhà sinh vật học người Anh Ronald Fisher trong bài báo năm 1936 Việc sử dụng nhiều phép đo trong các vấn đề phân loại như một ví dụ về phân tích phân biệt tuyến tính Đôi khi nó được gọi là tập dữ liệu Iris của Anderson vì Edgar Anderson đã thu thập dữ liệu để định lượng sự biến đổi hình thái của hoa Iris của ba loài liên quan Hai trong số ba loài được thu thập ở Bán đảo Gaspé "tất cả từ cùng một đồng cỏ, và được chọn vào cùng một ngày và được đo cùng lúc bởi cùng một người với cùng một bộ máy"

 Bộ dữ liệu bao gồm 50 mẫu từ mỗi ba loài Iris (Iris setosa, Iris virginica và Iris

Verscolor) Bốn đặc điểm được đo từ mỗi mẫu: chiều dài và chiều rộng của đài hoa, chiều dài và chiều rộng cánh hoa, tính bằng centimet Dựa trên sự kết hợp của bốn tính năng này, Fisher đã phát triển một mô hình phân biệt tuyến tính để phân biệt các loài với nhau

Hình 3.1.1 Hình ảnh minh họa về Iris flower dataset

3.1.2 Sử dụng tập dữ liệu

 Dựa trên mô hình phân biệt tuyến tính của Fisher, bộ dữ liệu này đã trở thành trường hợp thử nghiệm điển hình cho nhiều kỹ thuật phân loại thống kê trong học máy như máy vector hỗ trợ

 Tuy nhiên, việc sử dụng tập dữ liệu này trong phân tích cụm không phổ biến, vì tập dữ liệu chỉ chứa hai cụm có sự phân tách khá rõ ràng Một trong những cụm chứa Iris setosa, trong khi cụm còn lại chứa cả Iris virginica và Iris Versolor và không thể tách rời nếu không có thông tin về loài mà Fisher sử dụng Điều này làm cho dữ liệu trở thành một ví dụ tốt để giải thích sự khác biệt giữa các kỹ thuật được giám sát và không giám sát trong khai thác dữ liệu: Mô hình phân biệt tuyến tính của Fisher chỉ cóthể thu được khi biết các loài đối tượng: nhãn lớp và cụm không nhất thiết giống nhau

Tuy nhiên, cả ba loài Iris đều có thể tách rời trong hình chiếu trên thành phần chính

Trang 18

cho số lượng nút, uốn cong và kéo dài quá mức Các điểm dữ liệu được chiếu vào nút gần nhất Đối với mỗi nút, sơ đồ hình tròn của các điểm được chiếu được chuẩn bị Diện tích của chiếc bánh tỷ lệ thuận với số lượng điểm được chiếu Rõ ràng từ sơ đồ (bên dưới) rằng phần lớn tuyệt đối các mẫu của các loài Iris khác nhau thuộc về các nút khác nhau Chỉ một phần nhỏ Iris-virginica được trộn với Iris- Versolor (các nút màu xanh lam hỗn hợp trong sơ đồ) Do đó, ba loài Iris (Iris setosa, Iris virginica và Iris Verscolor) có thể được phân tách bằng các thủ tục không giám sát trong phân tích thành phần chính phi tuyến Để phân biệt chúng, chỉ cần chọn các nút tương ứng trên cây chính.

Hình 3.1.2 Sơ đồ minh họa phân cụm của Iris flower datasets

3.1.3 Tập dữ liệu

 Bộ dữ liệu chứa một bộ 150 bản ghi bao gồm các thuộc tính – chiều dài và chiều rộng của đài hoa, chiều dài và chiều rộng của cánh hoa

Bảng 1: Thông tin loài Setosa

hoa Chiều rộng đài hoa Chiều dài cánh hoa Chiều rộng cánh hoa

Trang 19

Bảng 2: Thông tin loài Versicolor

hoa

Chiều rộng đài hoa

Chiều dài cánh hoa

Chiều rộng cánh hoa

Tiêu đề	Thuật Toán Máy Học Phân Lớp Dữ Liệu K-Nearest Neighbor (KNN)
Tác giả	Nguyễn Thanh Phúc, Tô Hồng Phúc, Lê Ngô Quyền
Người hướng dẫn	TS. Phan Tấn Quốc
Trường học	Trường Đại Học Sài Gòn
Chuyên ngành	Công Nghệ Thông Tin
Thể loại	tiểu luận
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	38
Dung lượng	1,32 MB