Скачать с ютуб Machine Learning Cơ Bản: Logistic Regression (Nâng Cao) в хорошем качестве

Machine Learning Cơ Bản: Logistic Regression (Nâng Cao)

Xin chào các bạn, như đã hứa, trong video lần này chúng ta sẽ đi sâu vào Logistic Regression với focus chính là phương trình sigmoid và hàm loss. Video được chia làm 2 phần chính: Ở phần đầu, mình sẽ giới thiệu các kiến thức nền tảng về Xác suất và Thống kê, bao gồm phân phối Bernoulli, nguyên tắc nhân xác suất, và Maximum Likelihood Estimation (MLE). Phần này sẽ giúp các bạn nắm rõ lý thuyết cơ bản trước khi đi vào giải thích các phương trình phức tạp. Trong phần hai, chúng ta sẽ ứng dụng các kiến thức này để tìm ra phương trình của đường cong sigmoid và cách xây dựng hàm loss trong Logistic Regression. #LogisticRegression #MachineLearning #XácSuất #ThốngKê #Bernoulli #MLE #Sigmoid #LossFunction #HọcLậpTrình #DataScience #AI #DeepLearning #Regression #SupervisedLearning #Python #Mathematics #LậpTrìnhPython #Statistics #LinearRegression #NeuralNetworks #ArtificialIntelligence #DataAnalysis #PhânTíchDữLiệu #Algorithm #TrainingData #ModelEvaluation #Optimization #CrossEntropy #GradientDescent #SupervisedLearning #HọcMáy #HọcSâu 0:00 Giới thiệu về hai phương trình 1:05 Phân phối Bernoulli 3:20 Nguyên tắc nhân trong Xác suất Thống kê 4:35 Maximum Likelihood Estimation 7:10 Tìm phương trình đường cong 8:45 Tìm phương trình hàm Loss 10:05 Lời kết Đừng quên like 👍, share 📢, và subscribe 🔔 để nhận thêm nhiều video bổ ích nhé!