Note

 

=IF(G7>=9;"Chăm ngoan, đáng khen";IF(G7>=8;"Chăm ngoan, tích cực";IF(G7>=6,5;"Tích cực, chăm ngoan";IF(G7>=5;"Có tiến bộ";"Cần cố gắng"))))

MÁY HỌC

CHƯƠNG 1:  GIỚI THIỆU MÁY HỌC

CHƯƠNG 2:  MÔ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH (DECISION TREE)

CHƯƠNG 3:  PHƯƠNG PHÁP RÚT GỌN SỐ CHIỀU DỮ LIỆU (PCA/LDA)

CHƯƠNG 4:  MÔ HÌNH MẠNG NƠ RON (NEURAL NETWORK)

CHƯƠNG 5:  MÔ HÌNH MÁY HỌC VÉC TƠ HỖ TRỢ (SVM)

CHƯƠNG 6:  MÔ HÌNH HỌC THEO NHÓM KẾT HỢP (BOOSTING / ADABOOST) 

CHƯƠNG 7:   MÔ HÌNH THUẬT GIẢI DI TRUYỀN ĐỐI VỚI BÀI TOÁN PHÂN LỚP

(GENETIC ALGORITHM)

CHƯƠNG 8 :   MÔ HÌNH HỌC TĂNG CƯỜNG (REINFORCEMENT LEARNING)

CHƯƠNG 9:    MÔ HÌNH HỌC MARKOV VÀ MARKOV ẨN

CHƯƠNG 10:  CÁC THUẬT TOÁN CLUSTERING

CHƯƠNG 11:  LÝ THUYẾT MÁY HỌC (PAC, BAYES, BIAS/VARIANCE)