Danh sách chủ đề

A
Học máy chính xác thấp
T1
Biến - cập nhật
TA 3
D1
Đạo hàm một biến
Các nghiên cứu AI mới
Giới thiệu lớp học Leetcode 2
Mô hình hồi quy tuyến tính
Đề IO
a
b
CDDD
a
E

Mô hình hồi quy tuyến tính

  • Giới thiệu bài toán Grab
  • Quá trình xây dựng một mô hình
  • Mô hình hồi quy tuyến tính
  • Thuật toán Gradient Descent
  • Lập trình hồi quy tuyến tính một biến

1. Giới thiệu bài toán Grab

1.1. 3.1. Bài toán Grab.mp4

2. Quá trình xây dựng một mô hình

2.1. 3.2.1. Quá trình xây dựng mô hình.mp4

3. Mô hình hồi quy tuyến tính

3.1. [TF] 3.3.1. Hiển thị dữ liệu và lựa chọn mô hình.mp4

3.2. [TF] 3.3.2. Hàm giả thiết.mp4

3.3. [TF] 3.3.3. Quá trình training.mp4

3.4. [TF] 3.3.4. Cực tiểu hàm mất mát.mp4

4. Thuật toán Gradient Descent

4.1. [TF] 3.4.1 Ý tưởng Gradient Descent.mp4

4.2. [TF] 3.4.2. Chứng minh Gradient Descent.mp4

4.3. [TF] 3.4.3. Tốc độ học.mp4

4.4. [TF] 3.4.4. Tính đạo hàm Gradient Descent.mp4

5. Lập trình hồi quy tuyến tính một biến

5.1. [TF] 3.5.1. Chuẩn bị lập trình hồi quy tuyến tính.mp4

5.2. [TF] 3.5.4. Lập trình tính Gradient và training.mp4

6. Normal Equation

6.1. [TF] 3.6.1. Normal Equation.mp4

7. So sánh MSE và MAE

7.1. [TF] 3.7.1. MSE vs MAE.mp4

8. Slide bài giảng

8.1. 5. Linear Regression.pdf

8.2. Zoom meeting title

Bài học