KHOA HỌC DỮ LIỆU Bài 4 - Học máy

HỌC KHÔNG GIÁM SÁT UNSUPERVISER LEARNING... Dự đoán với mô hình Hồi quy tuyến tính Linear Regression 3... BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH... BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNHy: biến phụ thuộc w: c

Khoa học dữ liệu Bài 4 - Học máy

Tổng quan về học máy

Machine Learning Overview

1

ỨNG DỤNG

ỨNG DỤNG

HỌC MÁY LÀ GÌ

DỮ LIỆU

DỮ LIỆU HUẤN LUYỆN - DỮ LIỆU KIỂM TRA

Các bài toán Học máy cơ bản

Machine Learning Problems

2

HỌC CÓ GIÁM SÁT (SUPERVISED LEARNING)

HỌC CÓ GIÁM SÁT (SUPERVISED LEARNING)

HỌC KHÔNG GIÁM SÁT (UNSUPERVISER LEARNING)

HỌC KHÔNG GIÁM SÁT (UNSUPERVISER LEARNING)

HỌC BÁN GIÁM SÁT (SEMI-SUPERVISED LEARNING)

HỌC TĂNG CƯỜNG (REINFORCEMENT LEARNING)

Dự đoán với mô hình Hồi

quy tuyến tính

Linear Regression

3

BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN

1, y1), (x2, y2), , (xn, yn)

Ví dụ: hàng đã mua - tuổi, hành vi sử dụng - khả năng rời mạng

i, yi tốt nhất có thể

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

y: biến phụ thuộc

w: các hệ số tuyến tính của mô hình

b: điểm cắt

Hạnh phúc và Số giờ ngủ Chiều cao và Cân nặng

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

Hạnh phúc và Số giờ ngủ Chiều cao và Cân nặng

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

HUẤN LUYỆN

▰ Huấn luyện: Tìm một mô hình (hàm số) y = f(x)

▻ Mô tả mối quan hệ giữa các x

i , yi tốt nhất có thể

▰ Với mô hình hồi quy: Tổng (y

i - f(xi))2 là nhỏ nhất

i = yi - f(xi): phần dư (residual) của mẫu dữ liệu thứ i

▰ Trong Python: sử dụng các hàm .fit() trong gói scikit-learn

phần dư

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

DỰ ĐOÁN

▰ Dự đoán: Sử dụng mô hình y = f(x)

▻ Tính giá trị y của một dữ liệu x mới

▰ Trong Python: sử dụng các hàm .predict() trong gói scikit-learn

phần dư

MÔ HÌNH TUYẾN TÍNH VỚI SCIKIT-LEARN

Đọc dữ liệu, chuyển sang numpy với

.values reshape(-1,1)

Tạo mô hình, huấn luyện với .fit()

Dự đoán dữ liệu mới với

.predict

regr = sklearn.linear_model LinearRegression() regr.fit(X, y)

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

▰ Đánh giá mô hình sử dụng tập dữ liệu kiểm tra

▻ Tách biệt với tập huấn luyện

▰ Tính tổng giá trị bình phương của lỗi (phần dư)

▰ Tính hệ số r2

▰ Trong Python: sử dụng các hàm trong sklearn.metrics

phần dư

BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH

ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

phần dư