---
# System prepended metadata

title: Untitled

---

3/11/2020
![](https://i.imgur.com/GnAaHtp.jpg)
![](https://i.imgur.com/oHrdByv.jpg)
lấy mẫu so khớp

lấy mẫu và trượt so khớp
lấy con mắt so vào mặt k có mắt suy ra Z=0 có mắt suy ra Z=const

dot product:
![](https://i.imgur.com/URT9d9t.jpg)


10/11
clustering
![](https://i.imgur.com/28LoOnz.jpg)
từ X trích xuất đặc trưng B tạo ra Z.
![](https://i.imgur.com/QUwtLGM.jpg)
VD: m3 là trọng tâm của vùng C3 và là trung bình cộng của các thành viên trong vùng.
Z1 của m3= (Z1 của a + của b + của c +.....+ của n)/n
Z2,Z3,Zn tương tự Z1

![](https://i.imgur.com/qrEievW.jpg)
So sánh khoảng cách của Z đến các trọng tâm m. Z gần m nào nhất thuộc vùng trọng tâm đó.
VD:Z2 gần m1 nhất => thuộc m1 or cluster 1.

cách tính khoảng cách từ Z đến m.
![](https://i.imgur.com/JR1boXq.jpg)

cách xác định trọng tâm
![](https://i.imgur.com/cliqqGs.jpg)


17/11
BÀI 10. PHÂN LOẠI ------ CLASSIFICATION 
Phân loại by kNN 
 1.tính khoảng cách từ điểm chưa biết đến các điểm đã biết.
 2.lấy nhóm k điểm gần nhất so với điểm chưa biết.
 3.xem xét các nhãn trong nhóm k xem nhãn nào nhiều hơn thì gán x vào nhãn đó.
 
 cách chuyển dis thành xác suất or niềm tin ( normalization )
 lấy từng khoảng cách chia cho tổng các khoảng cách
 
 24/11
 Deep learning
 ôn dot product, clustering, tích chập
 