---
tags: COTAI LHP
---

# Lecture Notes ML4AI 2021

## Session 1

Bản tóm tắt session 1 lecture
+ Phần lí thuyết:
+ Cái nhìn tổng quan về cách từ input $x$ mà máy tính xử lí cho ra output $\hat{y}$
+ Khái niệm cơ bản của việc chiết xuất đặc trưng từ input $X$ thông qua $Z$ cho ta dự báo $\hat{Y}$
+ Các loại dự báo: liên tục và phân nhóm
+ linear regression
+ Sự khác biệt giữa gom nhóm theo mình và theo máy (Classification và clustering)
+ So khớp bằng tích chấm, tích khoảng cách thẳng Euclidean, tính góc.
+ Lý thuyết cơ bản của classification bằng kNN
+ Phần Coding:
+ áp dụng mô hình linear regression vào bài tập
+ thư viện sklearn

**Notes của Thầy:**
- Em tập gõ các phương trình Toán LaTeX dần nhé. Ở trên thầy có sửa làm mẫu. Dùng [trang này](https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php) vừa làm mẫu vừa học. Không biết gõ equation nào thì post lên Slack hỏi.