Tìm

Trần Ngọc Minh Notes

Stay hungry, stay foolish!

Thẻ

Machine Learning

Trực quan dữ liệu với thư viện TensorFlow.js

Trong bài https://ngocminhtran.com/2020/04/20/tensorflow-js-thu-vien-machine-learning-cho-web-developer/ chúng ta đã làm quen với thư viện TensorFlow.js – một thư viện Machine Learning (và Deep Learning) dành cho “dân”  sử dụng JavaScript. Và trong bài này, chúng ta sẽ làm quen với một thư viện... Continue Reading →

TensorFlow.js: Thư viện Machine Learning cho Web Developer

Giới thiệu Nếu bạn là người phát triển web chuyên sử dụng ngôn ngữ JavaScript và rất muốn học và ứng dụng Machine Learning (ML) một cách nhanh chóng thì TensorFlow.js là một giải pháp phù hợp. TensorFlow.js là thư... Continue Reading →

Học Python qua các thuật toán Machine Learning cơ bản – Thuật toán k-Nearest Neighbors (kNN) (tt)

Chúng ta đã tìm hiểu thuật toán kNN đơn giản qua hai bài viết: https://ngocminhtran.com/2020/02/16/hoc-python-qua-cac-thuat-toan-machine-learning-co-ban-thuat-toan-k-nearest-neighbors-knn/ https://ngocminhtran.com/2020/03/04/hoc-python-qua-cac-thuat-toan-machine-learning-co-ban-thuat-toan-k-nearest-neighbors-knn-tt/ Trong bài này chúng ta tiếp tục khám phá ngôn ngữ Python thông qua thuật toán kNN. Lần này là ví dụ phức tạp... Continue Reading →

Cập nhật các mô hình Linear Regression dùng TensorFlow 2.X

Trong loạt bài Học TensorFlow, tôi đã đề cập đến mô hình Linear Regression đơn giản tại https://ngocminhtran.com/2019/06/03/tensorflow-ham-mat-mat-loss-function-trong-linear-regression/ và mô hình đa thức - dạng tổng quát của mô hình Linear Regression tại https://ngocminhtran.com/2019/06/28/tensorflow-mo-hinh-da-thuc-trong-linear-regression/. Tất cả đều sử dụng TensorFlow... Continue Reading →

Cập nhật nhanh TensorFlow 2.0

Giới thiệu TensorFlow 2.0 Chúng ta đã tìm hiểu cơ bản về TensorFlow trong loạt bài Học TensorFlow nhưng đó chỉ là TensorFlow 1.X. Vào tháng 1 năm 2019, Google đã thông báo về TensorFlow 2.0 và đến cuối năm,... Continue Reading →

Học Python qua các thuật toán Machine Learning cơ bản – Thuật toán k-Nearest Neighbors (kNN) (tt)

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu một vài khái niệm và thao tác toán học cơ bản trong thuật toán kNN đơn giản là tìm khoảng cách ngắn nhất từ k điểm đến một điểm bất kỳ. Toàn... Continue Reading →

Học Python qua các thuật toán Machine Learning cơ bản – Thuật toán k-Nearest Neighbors (kNN)

Lời nói đầu Đây là bài viết đầu tiên trong loạt bài viết nhập môn ngôn ngữ Python thông qua các thuật toán Machine Learning cơ bản. Ngôn ngữ Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất hiện... Continue Reading →

Machine Learning: Trích xuất dữ liệu từ các trang web dùng thư viện BeautifulSoup

Một trong những nguồn dữ liệu vô tận có thể khai thác cho các dự án machine learning là từ các trang web và chúng ta có thể trích xuất các thông tin từ đó bằng cách sử dụng thư... Continue Reading →

Machine Learning: Một vài khái niệm cơ bản trong xác suất (Probability)

Trước khi bắt đầu tìm hiểu các khái niệm cơ bản trong xác suất, chúng ta cần xem lại các khái niệm cơ bản trong thống kê - một lĩnh vực quan hệ chặt chẽ với xác suất - tại... Continue Reading →

Machine Learning: Một vài khái niệm cơ bản trong thống kê (Statistic)

Thống kê là một phần rất quan trọng trong Machine Learning. Trong bài viết này sẽ đề cập đến các khái niệm cơ bản nhất trong thống kê thông qua các công thức toán học và lập trình dùng Python.... Continue Reading →

TensorFlow: Hàm mất mát (loss function) trong Linear Regression

Hàm mất mát L1 và L2 Một trong các cách tiếp cận dùng để giải quyết bài toán Linear Regression là sử dụng hàm chi phí (cost function) hay cũng có thể gọi  là hàm mất mát (loss function). Để... Continue Reading →

TensorFlow: Cholesky Decomposition (Phân tích ma trận Cholesky)

Các thuật toán trong Machine Learning (ML) chia thành 3 nhánh là supervised learning (tạm dịch: học giám sát), unsupervised learning (tạm dịch: hoc không giám sát) và reinforcement learning (tạm dịch: học tăng cường). Linear regression (tạm dịch: Hồi... Continue Reading →

Machine Learning: Full-Text Search in Javascript (Part 1: Relevance Scoring)

Full-text search, unlike most of the topics in this machine learning series, is a problem that most web developers have encountered at some point in their daily work. A client asks you to put a search field somewhere, and you... Continue Reading →

An Introduction to Basic Algorithms of Machine Learning (Part 4)

Introduction In this post, I will introduce about an optimization algorithm, logistic regression. In statistics, the logistic model is a statistical model that is usually taken to apply to a binary dependent variable. In regression analysis, logistic regression is estimating... Continue Reading →

Thực thi mã Python trên Anaconda prompt

Sau khi cài đặt thành công Anaconda, chúng ta bắt đầu viết vài dòng mã Python. Dòng mã sau đây dùng để viết lệnh xuất dòng chữ Hello Word trong Python 3.6.4: Cách thực hiện: Mở Anaconda prompt và gõ... Continue Reading →

Cài đặt Python cho Machine Learning và Tensorflow trong Windows 10

Tải Anaconda Cài đặt Anaconda (ví dụ vị trí cài đặt là D:\soft\Anaconda_Python_Install) Thiết lập biến môi trường: Vào System Properties > Environment Variables Tại ô System variables chọn Path và nhấn nút Edit Trong cửa sổ Edit  environment variables nhấn... Continue Reading →

Hành trình học Machine Learning 2018

Machine Learning đang là một trong những lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng sôi động nhất hiện nay. Tôi rất thích Machine Learning và muốn đầu tư một cách nghiêm túc trong năm 2018. Nhưng bắt đầu như thế... Continue Reading →

Powered by WordPress.com.

Up ↑

%d bloggers like this: