DBSCAN (Density-Based Clustering) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) la mot thuat toan phan cum kinh dien, dac biet manh me o cho: no khong can...
Đọc tiếp → 
Hierarchical Clustering (Phân Cụm Phân Cấp) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Hierarchical Clustering Là Gì? Hierarchical Clustering (phân cụm phân cấp) là một thuật toán học máy phân nhóm dữ liệu thành một cấu trúc cây,...
Đọc tiếp →
K-Nearest Neighbors (KNN) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
K-Nearest Neighbors (KNN) Là Gì? Hình minh họa K-Nearest Neighbors, viết tắt KNN, là một trong những thuật toán machine learning đơn giản và dễ...
Đọc tiếp →
Logistic Regression (Hồi Quy Logistic) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Logistic Regression Là Gì? Hình minh họa Logistic Regression (hồi quy logistic) là một thuật toán học máy dùng để phân loại dữ liệu thành...
Đọc tiếp →
Gradient Boosting Machines (GBM) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Boosting Machines Là Gì? Minh họa cách GBM kết hợp nhiều cây quyết định yếu thành một mô hình mạnh Gradient Boosting Machines (GBM)...
Đọc tiếp →
Decision Tree (Cây Quyết Định) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Decision Tree hay cây quyết định là một trong những thuật toán machine learning dễ hiểu nhất. Nó hoạt động giống như cách con người...
Đọc tiếp →
SHAP Values Là Gì? Giải Thích Mô Hình AI Minh Bạch Cho Người Mới
SHAP Values Là Gì? SHAP (SHapley Additive exPlanations) Values là một phương pháp giải thích mô hình machine learning bằng cách cho biết mỗi feature...
Đọc tiếp →
XGBoost Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
XGBoost Là Gì? XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) là một thuật toán học máy thuộc họ gradient boosting, được thiết kế để tối ưu hóa tốc...
Đọc tiếp →
Naive Bayes Classifier Là Gì? Giai Thich De Hieu Cho Nguoi Moi
Naive Bayes Classifier Là Gì? Naive Bayes Classifier là một thuật toán phân lớp (classification) dựa trên Định lý Bayes, với giả định “ngây thơ”...
Đọc tiếp →