---
# System prepended metadata

title: Đồ án AI

---

Đồ án AI
===
[Drive nhóm](https://drive.google.com/drive/u/1/folders/0AB_R-XxKZERaUk9PVA)
[Latex nhóm](https://www.overleaf.com/project/615d3e34bc88644287fdab5a)
[Kế hoạch lều tranh](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RBSiTm9idZTd0R8d8QFgYv-kE9GUu7_49vl5pKkKPf8/edit?fbclid=IwAR1DXxHfatBOqLlxeJLQ9IUIJ33vk-FGYHSGT6ue_Pq2b2fVoj2gRD9Dkx4#gid=1241132406)


### Tóm tắt yêu cầu của thầy:
Mỗi nhóm chọn một thuật toán AI (có thể chọn từ danh sách, nhưng không giới hạn trong danh sách này)
Nghiên cứu lý thuyết, tìm công cụ thực hiện thuật toán
Mỗi thành viên tìm ra một cơ sở dữ liệu riêng biệt và đánh giá thuật toán trên cơ sở dữ liệu
(Thưởng) Phát triển một ứng dụng từ thuật toán

---
## Meeting 25/9
### Nội dung cần học:
    Flutter



Algorithm
- [x] Lasso Regression 

## Workload
![](https://i.imgur.com/D0hg2YQ.png)

## Câu hỏi
- [x] Final report làm chung hay riêng
- [x] Dataset cùng 1 kiểu, VD k means xử lí ảnh thì 5 dataset về ảnh hay mỗi đứa 1 chủ đề
- [x] Demonstration ony toy problem

## Homework

* Overview Lasso: 3 đứa làm: Chương (Intro + History), Hùng (Method + Math base), Việt (Ad + Dis _ compare)
* Running example + elbow method + Enhanced (tìm vd để chạy trên giấy): 2 đứa (Nam với Phước)

[Geek](https://www.geeksforgeeks.org/implementation-of-lasso-regression-from-scratch-using-python/)

## Task 1 flow:
Abstract intro -> History -> Method -> Math base -> Example -> Advantages & Disadvantages (compare with linear regression) 

[Report example](https://towardsdatascience.com/understanding-k-means-k-means-and-k-medoids-clustering-algorithms-ad9c9fbf47ca)

[Report dũng lại](https://commons.swinburne.edu.au/file/0baddc62-87fe-434b-abcc-ceba6cbd84ec/1/Report.pdf)
---

---
## Weekly meeting
Trưởng nhóm: Hùng

## Meeting 30/10

Nhắc lại: mọi người chọn dataset

Viết report theo 1 format chung:
1. Dataset overview (Lí do chọn và list các feature)
2. List of library (VD: import numpy as np) 
3. Import dataset (Lấy link drive rồi import)
    Show 1 phần dataset(VD 10 dòng đầu)
4. Preprocessing 
    Visualization (Plot correlation, heatmap)
    Normalize + Standardize (VD: thay chữ bằng số)
5. Feature selection 
    Correlation xấp xỉ 0 thì loại
6. Split dataset (K fold, cross validation)
7. Train model 
8. Evaluation
    Maybe retrain: chi tiết hỏi Việt
    
    Mỗi người so sánh với 1 model khác
    Phuoc: 
    Hung: 
    Nam: 
    Chuong: SVM regression
9. Conclusion

Deadline: tối T7 (6/11) xong rồi meet
