Logistic Regression: Foundations of Machine Learning Classification (bằng tiếng Anh).

Hiểu cách các thuật toán đưa ra quyết định là bước đầu tiên để thành thạo học máy. Trong khóa học này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu lý thuyết toán học cơ bản đằng sau hồi quy logistic sang việc thực hiện và đánh giá các mô hình phân loại của riêng bạn. Bạn sẽ có thêm tự tin để chuẩn bị các tính năng của tập dữ liệu, huấn luyện các mô mẫu, và giải thích kết quả để giải quyết các vấn đề dự đoán trong thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu được nền tảng toán học của hồi quy logistic, bao gồm hàm sigmoid và tỷ lệ xác suất. - Chuẩn bị và xử lý trước dữ liệu cấu trúc cho các nhiệm vụ phân loại sử dụng thư viện Python hiện đại. - Xây dựng và huấn luyện mô hình hồi quy logistic nhị phân và đa lớp. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính như chính xác, nhớ lại, F1-score, và ROC-AUC. - Apply regularization techniques to prevent overfitting and improve model generalization. - Thực hiện các thực tiễn tốt nhất sử dụng đường ống để tối ưu hóa việc chuẩn bị dữ liệu và đào tạo mô hình. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và các khái niệm thống kê đằng sau quyết định nhị phân trước khi chuyển sang thực hiện mã hóa thực tế. Bạn sẽ đọc các lời giải thích cấu trúc và phân tích các đoạn mã Python để chứng minh cách dọn dẹp dữ liệu, huấn luyện mô hình, và giải thích các báo cáo phân loại. Chương trình học dựa trên văn bản này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích, và người mới lập trình muốn có một nền tảng vững chắc trong việc học máy có giám sát. Không cần phải có kinh nghiệm học máy trước đó, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python sẽ giúp ích. Bắt đầu xây dựng bộ công cụ học máy của bạn hôm nay bằng cách nắm vững các nền tảng của phân loại.