---
# System prepended metadata

title: Untitled

---

Nền tảng cho phân loại hình ảnh


Máy học

1. Hồi quy tuyến tính:

    1.1 Sự định nghĩa:
    -  Hồi quy tuyến tính là gì : 
        *  Xác định bằng từ: là phương pháp phân tích quan hệ giữa Y và X
        
        *  Xác định theo định dạng toán học
        $\mathbf{y}=\overline{\mathbf{x}}*w$
        

    
    1.1.2. Hàm mất mát:
    
    * Công thức
      $\mathbf{L(w)}=\displaystyle\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}(y_i-{\bar{x_i}w)^2}$$=\displaystyle\frac{1}{2}||y-{\bar{X}w||_2^2}$
      $w^*=argminL(w)$
    * Nó là gì?
    
    Hàm mất mát là hàm cho phép xác định mức độ sai khác của kết quả dự đoán so với giá trị thực.
    * Các loại hàm mất mát trong hồi quy tuyến tính:
        - Perceptron loss
        - Hinge loss
        - Logistic loss (hay log loss)
    * Lỗi bình phương trung bình (MSE):
        * công thức của nó
        $\mathbf{MSE}=\displaystyle\frac{1}{x_{}}\sum_{i=1}^{n}(y_i-{\bar{y_i})^2}$
        Trong đó: $y_i$ là biến độc lập, $\bar{y_i}$là giá trị ước lượng 
        
        * dẫn xuất của nó
        Là giá trị trung bình của chênh lệch bình phương giữa tham số dự đoán và tham số quan sát được.
    * Lỗi tuyệt đối trung bình (MAE):
        * công thức của nó
        $\mathbf{MAE}=\displaystyle\frac{\sum_{i=1}^{n}|y_i-x_i|}{n}$$=\displaystyle\frac{\sum_{i=1}^{n}|e_i|}{n}$
       
        * dẫn xuất của nó
                * Đo độ lớn trung bình của các lỗi trong một tập hợp các dự đoán mà không cần xem xét hướng của chúng.
                * Là giá trị trung bình trên mẫu thử nghiệm về sự khác biệt tuyệt đối giữa giá trị dự đoán và thực nghiệm.
        
    1.1.3 Cách giải quyết vấn đề hồi quy tuyến tính:
    * Trực tiếp: giải bằng ma trận nghịch đảo / ma trận giả nghịch đảo
        +Công thức: $\mathbf{w}=A†b$$=(\bar{X}^T\bar{X)})†\bar{X}^Ty$
            A† là phương trình giả nghịch đảo 
    * Quy trình rời rạc: sử dụng Gradient Lower (GD)…
        + Công thức GD 1 biến: $x_{t+1}=x_t-\eta f'(x_t)$
        + Định nghĩa GD 1 biến: Chúng ta cần di chuyển ngược chiều đạo hàm . Tức là tỉ lệ thuận với $-f'(x_t)$ 
        + Công thức GD2:
            + Dự đoán 1 điểm $\theta$= $\theta_0$
            + $\theta=\theta\eta{\Delta_\theta}J(\theta)$
            Với ${\Delta_\theta}J(\theta)$ là đạo hàm mất mát của $\theta$
        
    1.1.4. Giảm dần độ dốc:
    * Trực giác của GD
    * L1 / L2 - Chính quy hóa là gì? Tại sao chúng tôi sử dụng nó?

    1.1.5. Triển khai bằng Python
    * Tạo dữ liệu ngẫu nhiên
    * Triển khai thuật toán GD
    
    1.1.6. Sự kết luận:
    * Sự thiên vị trong Hồi quy tuyến tính là gì? Chúng ta có thể đánh giá bất cứ điều gì từ sự thiên vị?
    * Ưu điểm và nhược điểm của MSE & MAE
    * Tại sao chúng ta không nên sử dụng phương pháp trực tiếp để giải bài toán hồi quy tuyến tính?
    * Khi nào chúng ta có thể và khi nào chúng ta không thể sử dụng GD?
    
    1.1.7. Thẩm quyền giải quyết:
    machinelearningcoban
    GD
    GD2
    Google.com