<pre style="text-align: center;"><em>"[___WARNING_Kh&oacute;a học đang trong qu&aacute; tr&igrave;nh cập nhật nội dung mỗi tuần <br />n&ecirc;n kh&ocirc;ng thể tr&aacute;nh khỏi sai s&oacute;t. Rất mong bạn đọc th&ocirc;ng cảm. <br />Nếu c&oacute; bất cứ thắc mắc n&agrave;o h&atilde;y ib cho page <a href="https://www.facebook.com/tek4.vn">TEK4.VN</a> <br />hoặc thảo luận tại group <a href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn">TEK4.VN- Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a>_WARNING___]"</em></pre>
<h3 style="text-align: justify;">Giới thiệu kh&oacute;a học machine learning cơ bản với Python</h3>
<p style="text-align: justify;">Bạn nghe n&oacute;i về tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo rồi machine learning v&agrave; muốn t&igrave;m hiểu về n&oacute;. Kh&oacute;a học n&agrave;y l&agrave; gi&agrave;nh cho bạn.</p>
<p style="text-align: justify;">Kh&oacute;a học n&agrave;y được thiết kế một c&aacute;ch b&agrave;i bản với những kiến thức từ cơ bản đến n&acirc;ng cao gi&uacute;p bạn c&oacute; khả năng l&agrave;m quen một c&aacute;ch dễ d&agrave;ng nhất với lĩnh vực machine learning.</p>
<p style="text-align: justify;">C&aacute;c chủ đề của kh&oacute;a học được thiết kế liền mạch với những giải th&iacute;ch dễ hiểu v&agrave; v&iacute; dụ minh họa thực tế. Với mỗi b&agrave;i học, bạn sẽ được l&agrave;m quen với c&aacute;c kỹ năng mới v&agrave; n&acirc;ng cao hiểu biết của m&igrave;nh về lĩnh vực học m&aacute;y đầy th&aacute;ch thức nhưng lại v&ocirc; c&ugrave;ng th&uacute; vị với nhiều ứng dụng thực tế n&agrave;y.</p>
<p style="text-align: justify;">Một điều đặc biệt nữa của kh&oacute;a học l&agrave; n&oacute; được thiết kế sao cho mỗi phần l&agrave; tương đối độc lập. V&igrave; vậy, bạn c&oacute; thể học to&agrave;n bộ kh&oacute;a học từ đầu đến cuối hoặc bạn cũng c&oacute; thể nhảy ngay v&agrave;o bất kỳ phần cụ thể n&agrave;o v&agrave; t&igrave;m hiểu những g&igrave; bạn cần ngay lập tức.</p>
<p style="text-align: justify;">Hơn nữa, kh&oacute;a học bao gồm nhiều b&agrave;i tập dựa tr&ecirc;n c&aacute;c nghi&ecirc;n cứu t&igrave;nh huống thực tế trong đời sống. V&igrave; vậy, bạn kh&ocirc;ng chỉ học l&yacute; thuyết m&agrave; c&ograve;n được thực h&agrave;nh rất nhiều v&iacute; dụ để x&acirc;y dựng c&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh của ri&ecirc;ng m&igrave;nh một c&aacute;ch thực thụ. Đặc biệt, bạn sẽ được luyện tập với c&aacute;c kh&aacute;i niệm NGAY LẬP TỨC với hệ thống b&agrave;i tập được hệ thống h&oacute;a v&agrave; đ&aacute;nh gi&aacute; trực tiếp tr&ecirc;n TEK4.VN.</p>
<h3 style="text-align: justify;">Kh&oacute;a học machine learning cơ bản với Python n&agrave;y d&agrave;nh cho ai?</h3>
<ul>
<li style="text-align: justify;">Bất cứ ai quan t&acirc;m đến Machine Learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Học vi&ecirc;n đ&atilde; c&oacute; những kiến thức trung học phổ th&ocirc;ng về to&aacute;n v&agrave; muốn bắt đầu học Machine Learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ ai đ&atilde; c&oacute; những kiến thức cơ bản về học m&aacute;y, như c&aacute;c thuật to&aacute;n cổ điển như hồi quy tuyến t&iacute;nh hoặc hồi quy logistic, nhưng vẫn muốn t&igrave;m hiểu th&ecirc;m về học m&aacute;y v&agrave; kh&aacute;m ph&aacute; c&aacute;c kh&iacute;a cạnh kh&aacute;c của machine learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ ai gặp kh&oacute; khăn trong việc lập tr&igrave;nh để &aacute;p dụng c&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y v&agrave;o b&agrave;i to&aacute;n thực tế.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ sinh vi&ecirc;n đại học n&agrave;o muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực machine learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ ai muốn n&acirc;ng cao kiến thức của bản th&acirc;n trong lĩnh vực Machine Learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ người n&agrave;o kh&ocirc;ng h&agrave;i l&ograve;ng với c&ocirc;ng việc của họ v&agrave; muốn trở th&agrave;nh Nh&agrave; khoa học dữ liệu.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ người n&agrave;o muốn tạo gi&aacute; trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng c&aacute;ch sử dụng c&aacute;c c&ocirc;ng cụ Machine Learning mạnh mẽ.</li>
</ul>

Machine Learning cơ bản với Python

<div>
<div>C&acirc;y quyết định ph&acirc;n t&aacute;ch c&aacute;c tập dựa tr&ecirc;n c&aacute;c khoảng gi&aacute; trị thỏa m&atilde;n điều kiện ph&acirc;n t&aacute;ch n&agrave;o đ&oacute;.</div>
<div>Để thực hiện được việc n&agrave;y với c&aacute;c dữ liệu c&oacute; t&iacute;nh li&ecirc;n tục ta cần thực hiện một c&ocirc;ng đoạn rời rạc h&oacute;a (discretization or binning).&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>Ph&eacute;p rời rạc h&oacute;a (Discretization) l&agrave; qu&aacute; tr&igrave;nh biến đổi c&aacute;c gi&aacute; trị số th&agrave;nh c&aacute;c ph&acirc;n hoạch tương ứng.&nbsp;V&iacute; dụ &aacute;nh xạ thuộc t&iacute;nh Tuổi th&agrave;nh c&aacute;c ph&acirc;n hoạch 20-39, 40-59 v&agrave; 60-79. C&aacute;c gi&aacute; trị số thường được rời rạc h&oacute;a trong m&ocirc; h&igrave;nh dựa tr&ecirc;n bảng tần suất.&nbsp;Việc rời rạc h&oacute;a c&oacute; thể l&agrave;m tăng t&iacute;nh ch&iacute;nh x&aacute;c của m&ocirc; h&igrave;nh dự đo&aacute;n bằng c&aacute;ch giảm c&aacute;c dữ liệu nhiễu v&agrave; phi tuyến.&nbsp;Việc rời rạc h&oacute;a cũng cho ph&eacute;p dễ d&agrave;ng x&aacute;c định c&aacute;c gi&aacute; trị ngoại lai, gi&aacute; trị kh&ocirc;ng hợp lệ v&agrave; c&aacute;c gi&aacute; trị bị thiếu trong dữ liệu.&nbsp;C&oacute; hai kiểu rời rạc h&oacute;a l&agrave; kiểu c&oacute; gi&aacute;m s&aacute;t v&agrave; kh&ocirc;ng gi&aacute;m s&aacute;t.&nbsp;</div>
<h2>Phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a kh&ocirc;ng gi&aacute;m s&aacute;t (Unsupervised discretization)&nbsp;</h2>
<div>Phương&nbsp;ph&aacute;p&nbsp;rời&nbsp;rạc&nbsp;h&oacute;a&nbsp;kh&ocirc;ng&nbsp;gi&aacute;m&nbsp;s&aacute;t&nbsp;biến&nbsp;đổi&nbsp;c&aacute;c&nbsp;gi&aacute;&nbsp;trị&nbsp;số&nbsp;th&agrave;nh&nbsp;c&aacute;c&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;hoạch&nbsp;tương&nbsp;ứng&nbsp;nhưng&nbsp;kh&ocirc;ng&nbsp;sử&nbsp;dụng&nbsp;th&ocirc;ng&nbsp;tin&nbsp;về&nbsp;nh&atilde;n.&nbsp;</div>
<br />
<div>Hai phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a kh&ocirc;ng gi&aacute;m s&aacute;t thường được sử dụng l&agrave;: Tương đương chiều rộng, v&agrave; tương đương tần suất.&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<ul>
<li>Phương ph&aacute;p tương đương chiều rộng: thuật to&aacute;n chia dữ liệu th&agrave;nh k khoảng c&oacute; c&ugrave;ng k&iacute;ch thước. Độ rộng của c&aacute;c khoảng l&agrave; $w = (\text{max}-\text{min})/k$ v&agrave; bi&ecirc;n của c&aacute;c khoảng l&agrave;: $\text{min}+w, \text{min}+2w, ..., \text{min}+(k-1)w $</li>
<li>Phương ph&aacute;p tương đương tần suất: thuật to&aacute;n chia dữ liệu th&agrave;nh $k$ nh&oacute;m trong đ&oacute; mỗi nh&oacute;m chứa số lượng c&aacute;c gi&aacute; trị xấp xỉ như nhau.&nbsp;</li>
</ul>
<div>Với cả hai phương ph&aacute;p, c&aacute;ch tốt nhất để x&aacute;c định $k$ l&agrave; xem x&eacute;t biểu đồ dữ liệu v&agrave; cố gắng t&igrave;m kiếm sự kh&aacute;c biệt giữa c&aacute;c khoảng hay c&aacute;c nh&oacute;m.</div>
<div>&nbsp;</div>
<div><em>V&iacute; dụ: Với dữ liệu: $0, 4, 12, 16, 16, 24, 26, 28$,&nbsp;</em></div>
<ul>
<li>Phương ph&aacute;p tương đương chiều rộng, ta chia c&aacute;c khoảng: $[-,10); [10,20); [20,+) $</li>
<li>Phương ph&aacute;p tương đương tần suất, ta chia c&aacute;c khoảng: $[-,14); [14,21); [21,+)$&nbsp;</li>
</ul>
<div><img style="width: 600px; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://tek4.vn/public_files/0628786e-c037-4c29-a720-f1ee72f16713" alt="Binning_2" /></div>
<br />
<div>Ngo&agrave;i&nbsp;c&aacute;c&nbsp;phương&nbsp;ph&aacute;p&nbsp;tr&ecirc;n&nbsp;c&ograve;n&nbsp;một&nbsp;số&nbsp;phương&nbsp;ph&aacute;p&nbsp;rời&nbsp;rạc&nbsp;h&oacute;a&nbsp;kh&ocirc;ng&nbsp;gi&aacute;m&nbsp;s&aacute;t&nbsp;kh&aacute;c&nbsp;như:&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<ul>
<li>Xếp hạng: Hạng của một số l&agrave; k&iacute;ch thước tương đối của n&oacute; so với c&aacute;c gi&aacute; trị kh&aacute;c của thuộc t&iacute;nh số. Đầu ti&ecirc;n, sắp xếp danh s&aacute;ch c&aacute;c gi&aacute; trị, sau đ&oacute; g&aacute;n vị tr&iacute; của một gi&aacute; trị bằng với hạng của n&oacute;. C&aacute;c gi&aacute; trị giống nhau nhận hạng giống nhau nhưng biểu diễn của c&aacute;c gi&aacute; trị tr&ugrave;ng lặp ảnh hưởng đến hạng của c&aacute;c chuỗi gi&aacute; trị con. Hạng l&agrave; một phương ph&aacute;p ph&acirc;n t&aacute;ch rời rạc h&oacute;a cứng với một hạn chế lớn l&agrave; c&aacute;c gi&aacute; trị c&oacute; thể c&oacute; hạng kh&aacute;c nhau trong c&aacute;c danh s&aacute;ch kh&aacute;c nhau.&nbsp;</li>
<li>Điểm ph&acirc;n vị (trung vị, ph&acirc;n vị, tứ ph&acirc;n vị, ...): đ&acirc;y l&agrave; một phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a tương đối hữu dụng sử dụng c&aacute;c đặc t&iacute;nh thống k&ecirc; của dữ liệu l&agrave; điểm ph&acirc;n vị để rời rạc h&oacute;a tập dữ liệu nhưng giống như phương ph&aacute;p Xếp hạng, một gi&aacute; trị c&oacute; thể c&oacute; nhiều điểm ph&acirc;n vị kh&aacute;c nhau nếu danh s&aacute;ch c&aacute;c gi&aacute; trị thay đổi.&nbsp;</li>
<li>C&aacute;c h&agrave;m to&aacute;n học: Chẳng hạn c&aacute;c h&agrave;m $\text{FLOOR}(\text{log}(X))$ l&agrave; một phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a hiệu quả cho c&aacute;c thuộc t&iacute;nh số với ph&acirc;n phối c&oacute; độ lệch cao (chẳng hạn như mức thu nhập của người d&acirc;n,...)&nbsp;</li>
</ul>
<h2>Phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a c&oacute; gi&aacute;m s&aacute;t (Supervised discretization)&nbsp;</h2>
<div>C&aacute;c phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a c&oacute; gi&aacute;m s&aacute;t biến đổi c&aacute;c biến dữ liệu số th&agrave;nh c&aacute;c ph&acirc;n hoạch tương ứng v&agrave; g&aacute;n th&ocirc;ng tin về nh&aacute;c khi chọn c&aacute;c điểm ph&acirc;n hoạch. Phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a dựa tr&ecirc;n entropy l&agrave; một v&iacute; dụ cho phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a c&oacute; gi&aacute;m s&aacute;t.&nbsp;</div>
<div><em>Phương ph&aacute;p rời rạc h&oacute;a dựa tr&ecirc;n Entropy</em>: Phương ph&aacute;p n&agrave;y dựa tr&ecirc;n độ đo entropy để ph&acirc;n t&aacute;ch rời rạc c&aacute;c ph&acirc;n hoạch.&nbsp;</div>
<br />
<div>C&aacute;c&nbsp;entropy&nbsp;được&nbsp;t&iacute;nh&nbsp;dựa&nbsp;tr&ecirc;n&nbsp;c&aacute;c&nbsp;nh&atilde;n&nbsp;của&nbsp;lớp.&nbsp;Bằng&nbsp;trực&nbsp;gi&aacute;c&nbsp;thấy&nbsp;rằng,&nbsp;n&oacute;&nbsp;sẽ&nbsp;t&igrave;m&nbsp;kiếm&nbsp;c&aacute;ch&nbsp;thức&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;chia&nbsp;tốt&nbsp;nhất&nbsp;sao&nbsp;cho&nbsp;c&aacute;c&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;hoạch&nbsp;r&otilde;&nbsp;r&agrave;ng&nbsp;nhất&nbsp;c&oacute;&nbsp;thể&nbsp;v&agrave;&nbsp;c&aacute;c&nbsp;gi&aacute;&nbsp;trị&nbsp;trong&nbsp;c&ugrave;ng&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;hoạch&nbsp;sẽ&nbsp;tương&nbsp;ứng&nbsp;tới&nbsp;c&aacute;c&nbsp;nh&atilde;n&nbsp;lớp&nbsp;nhất.&nbsp;</div>
<br />
<div>Một&nbsp;c&aacute;ch&nbsp;h&igrave;nh&nbsp;thức,&nbsp;n&oacute;&nbsp;được&nbsp;m&ocirc;&nbsp;tả&nbsp;như&nbsp;việc&nbsp;t&igrave;m&nbsp;kiếm&nbsp;c&aacute;ch&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;t&aacute;ch&nbsp;c&aacute;c&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;hoạch&nbsp;gi&aacute;&nbsp;trị&nbsp;với&nbsp;độ&nbsp;lợi&nbsp;th&ocirc;ng&nbsp;tin&nbsp;tối&nbsp;đa.&nbsp;</div>
<br />
<div><em>V&iacute;&nbsp;dụ:&nbsp;Rời&nbsp;rạc&nbsp;h&oacute;a&nbsp;thuộc&nbsp;t&iacute;nh&nbsp;nhiệt&nbsp;độ&nbsp;sử&nbsp;dụng&nbsp;thuật&nbsp;to&aacute;n&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;hoạch&nbsp;h&oacute;a&nbsp;dựa&nbsp;tr&ecirc;n&nbsp;entropy&nbsp;</em></div>
<br />
<div><strong>Bước 1. </strong>T&iacute;nh entropy của thuộc nh&atilde;n kết quả dựa tr&ecirc;n bảng</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>
<table style="width: 10.1733%;">
<tbody>
<tr>
<td style="width: 100%;" colspan="2" width="128">
<p>O-Ring Failure</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 44.3662%;">
<p>$Y$</p>
</td>
<td style="width: 55.6338%;">
<p>$N$</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 44.3662%;">
<p>$7$</p>
</td>
<td style="width: 55.6338%;">
<p>$17$</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<br />
<div>$$E(\text{Failure})&nbsp;=&nbsp;E(7,&nbsp;17)&nbsp;=&nbsp;-0.29&nbsp;\times&nbsp;log_2(0.29)&nbsp;-&nbsp;0.71&nbsp;\times&nbsp;log_2(0.71)&nbsp;=&nbsp;0.871$$&nbsp;</div>
<br />
<div><strong>Bước 2.</strong> T&iacute;nh entropy của kết quả với thuộc t&iacute;nh nhiệt độ:</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>
<table style="width: 38.0101%;">
<tbody>
<tr>
<td style="width: 50.0736%;" colspan="2" rowspan="2" width="312">
<p>&nbsp;</p>
</td>
<td style="width: 50.0736%;" colspan="2" width="312">
<p>O &ndash; Ring Failure</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$Y$</p>
</td>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$N$</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 25.0368%;" rowspan="2" width="156">
<p>Temperature</p>
</td>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$\leq 60$</p>
</td>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$3$</p>
</td>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$0$</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$&gt;60$</p>
</td>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$4$</p>
</td>
<td style="width: 25.0368%;" width="156">
<p>$17$</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<br />
<div>$$E&nbsp;(\text{Failure,Temperature})&nbsp;=&nbsp;P(&lt;=60)&nbsp;\times&nbsp;E(3,0)&nbsp;+&nbsp;P(&gt;60)&nbsp;\times&nbsp;E(4,17)&nbsp;=&nbsp;3/24&nbsp;\times&nbsp;0&nbsp;+&nbsp;21/24&nbsp;\times&nbsp;0.7=&nbsp;0.615$$</div>
<br />
<div><strong>Bước 3.</strong> T&iacute;nh độ lợi th&ocirc;ng tin cho một ph&acirc;n hoạch:&nbsp;</div>
<div>$$\text{Information&nbsp;Gain}(\text{Failure,&nbsp;Temperature})&nbsp;=&nbsp;0.256&nbsp;$$</div>
<br />
<div>Tương&nbsp;tự,&nbsp;t&iacute;nh&nbsp;độ&nbsp;lợi&nbsp;th&ocirc;ng&nbsp;tin&nbsp;cho&nbsp;c&aacute;c&nbsp;điểm&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;hoạch&nbsp;l&agrave;&nbsp;$70,&nbsp;75$&nbsp;ta&nbsp;thấy&nbsp;ph&acirc;n&nbsp;hoạch&nbsp;tốt&nbsp;nhất&nbsp;cho&nbsp;thuộc&nbsp;t&iacute;nh&nbsp;nhiệt&nbsp;độ&nbsp;trong&nbsp;trường&nbsp;hợp&nbsp;n&agrave;y&nbsp;l&agrave;:&nbsp;$\left(-\infty,&nbsp;60&nbsp;\right&nbsp;]&nbsp;\cup&nbsp;\left&nbsp;[60,&nbsp;+&nbsp;\infty&nbsp;\right)$&nbsp;do&nbsp;c&oacute;&nbsp;độ&nbsp;lợi&nbsp;th&ocirc;ng&nbsp;tin&nbsp;lớn&nbsp;nhất.&nbsp;</div>
</div>
<hr />
<p style="text-align: center;"><em><strong>Fanpage Facebook:</strong>&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/tek4.vn/">TEK4.VN</a></em>&nbsp;</p>
<p style="text-align: center;"><em><strong>Tham gia cộng đồng để chia sẻ, trao đổi v&agrave; thảo luận:</strong>&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn/">TEK4.VN - Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a></em></p>

Làm Việc Với Thuộc Tính Liên Tục