<pre style="text-align: center;">"[___WARNING_Kh&oacute;a học đang trong qu&aacute; tr&igrave;nh cập nhật nội dung mỗi tuần n&ecirc;n kh&ocirc;ng thể tr&aacute;nh khỏi sai s&oacute;t. Rất mong bạn đọc th&ocirc;ng cảm. 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> 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___]"</pre>
<h3 style="text-align: justify;">Giới thiệu kh&oacute;a học machine learning cơ bản với Python</h3>
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.
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.
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.
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.
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.
<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

B&agrave;i viết n&agrave;y thảo luận về l&yacute; thuyết đằng sau bộ ph&acirc;n loại Naive Bayes v&agrave; việc triển khai ch&uacute;ng.
Ch&uacute;ng ta c&oacute; thể sử dụng x&aacute;c suất để đưa ra dự đo&aacute;n trong học m&aacute;y. C&oacute; lẽ v&iacute; dụ được sử dụng rộng r&atilde;i nhất được gọi l&agrave; thuật to&aacute;n Naive Bayes. N&oacute; kh&ocirc;ng chỉ dễ hiểu m&agrave; c&ograve;n đạt được kết quả tốt đ&aacute;ng ngạc nhi&ecirc;n đối với một loạt c&aacute;c vấn đề. Nhắc đến Naive Bayes chắc hẳn bạn sẽ nghĩ ngay đến việc n&oacute; c&oacute; li&ecirc;n quan đến định l&yacute; Bayes kh&eacute;t tiếng đ&uacute;ng kh&ocirc;ng? Ch&iacute;nh x&aacute;c l&agrave; như vậy, ch&uacute;ng ta sẽ bắt đầu b&agrave;i viết n&agrave;y từ định l&yacute; Bayes. Bắt đầu th&ocirc;i!
<h2>Định l&yacute; Bayes</h2>
Nếu bạn đ&atilde; từng nghi&ecirc;n cứu thống k&ecirc; v&agrave; l&yacute; thuyết x&aacute;c suất trước đ&acirc;y, chắc chắn bạn đ&atilde; biết đến định l&yacute; Bayes cho ph&eacute;p t&iacute;nh to&aacute;n c&aacute;c x&aacute;c suất c&oacute; điều kiện.
X&aacute;c suất c&oacute; điều kiện l&agrave; x&aacute;c suất phụ thuộc c&oacute; thể được sử dụng để diễn đạt bằng to&aacute;n học c&aacute;c c&acirc;u hỏi như: "X&aacute;c suất trời nắng suốt cả ng&agrave;y l&agrave; bao nhi&ecirc;u khi ch&uacute;ng ta nh&igrave;n thấy m&acirc;y v&agrave;o buổi s&aacute;ng?". Dịch c&acirc;u n&agrave;y th&agrave;nh to&aacute;n học sẽ c&oacute; kết quả như sau: $\ P(Nắng|M&acirc;y)$. C&oacute; sẵn một số dữ liệu kh&iacute; tượng ph&ugrave; hợp sẽ đủ để t&iacute;nh to&aacute;n x&aacute;c suất ch&iacute;nh x&aacute;c th&ocirc;ng qua định l&yacute; Bayes được x&acirc;y dựng như sau: $\ P(A|B)= \frac{\mathrm{P(B|A)P(A)} }{\mathrm{P(B)}}$
H&atilde;y &aacute;p dụng c&ocirc;ng thức n&agrave;y bằng một v&iacute; dụ sau đ&acirc;y. Giả sử rằng ch&uacute;ng ta đang sống ở một nơi thường xuy&ecirc;n c&oacute; m&acirc;y, cơ hội nh&igrave;n thấy m&acirc;y v&agrave;o buổi s&aacute;ng l&agrave; khoảng 60%. Đồng thời, hầu hết c&aacute;c ng&agrave;y đều kh&ocirc;ng c&oacute; nắng. Chỉ c&oacute; 7 trong số 30 ng&agrave;y c&oacute; thể được coi l&agrave; thực sự nắng. Một điểm dữ liệu kh&aacute;c m&agrave; ch&uacute;ng ta c&oacute; l&agrave; 50% số ng&agrave;y nắng bắt đầu c&oacute; m&acirc;y v&agrave;o buổi s&aacute;ng. Việc h&igrave;nh th&agrave;nh những ph&aacute;t hiện n&agrave;y dưới dạng x&aacute;c suất dẫn đến kết quả sau: $\ P(Nắng) \approx 25$% $\ \approx 0.25$ $\ P(M&acirc;y) = 60$%$\ = 0.6$ $\ P(M&acirc;y|Nắng) =50$%$\ =0.5$.
Việc t&iacute;nh to&aacute;n khả năng c&oacute; được một ng&agrave;y nắng ngay cả khi ch&uacute;ng ta nh&igrave;n thấy m&acirc;y v&agrave;o buổi s&aacute;ng đơn giản như việc th&ecirc;m c&aacute;c x&aacute;c suất v&agrave;o định l&yacute; Bayes: $\ P(Nắng|M&acirc;y)= \frac{\mathrm{P(M&acirc;y|Nắng)P(Nắng)} }{\mathrm{P(M&acirc;y)}} = \frac{\mathrm{0,5 x 0,25} }{\mathrm{0,6}} \approx 0,21 = 21$% V&igrave; vậy, c&oacute; 21% khả năng ch&uacute;ng ta c&oacute; một ng&agrave;y nắng đẹp ngay cả khi buổi s&aacute;ng bắt đầu c&oacute; m&acirc;y.
<h2>Từ định l&yacute; Bayes đến Naive Bayes</h2>
Th&ocirc;ng qua v&iacute; dụ tr&ecirc;n, hi vọng rằng bạn đ&atilde; c&oacute; được c&aacute;i nh&igrave;n tổng quan về định l&yacute; Bayes, đ&atilde; đến l&uacute;c tự hỏi l&agrave;m thế n&agrave;o ch&uacute;ng ta c&oacute; thể &aacute;p dụng c&ocirc;ng thức n&agrave;y cho một vấn đề ph&acirc;n loại chẳng hạn như lọc thư r&aacute;c. N&oacute;i chung, ch&uacute;ng ta muốn t&iacute;nh x&aacute;c suất m&agrave; bất kỳ thư n&agrave;o đ&atilde; cho đều l&agrave; thư r&aacute;c. Nếu x&aacute;c suất vượt qu&aacute; ngưỡng nhất định (v&iacute; dụ: 50%), th&igrave; ph&acirc;n loại đ&oacute; l&agrave; thư r&aacute;c hay c&ograve;n gọi l&agrave; spam. Ngược lại th&igrave; kh&ocirc;ng phải thư r&aacute;c v&agrave; gọi n&oacute; l&agrave; ham. (Từ 'ham' m&ocirc; tả c&aacute;c thư 'kh&ocirc;ng phải l&agrave; thư r&aacute;c' được sử dụng trong hầu hết c&aacute;c t&agrave;i liệu, v&igrave; vậy ch&uacute;ng ta cũng sẽ sử dụng n&oacute; ở đ&acirc;y.)
Định l&yacute; Bayes v&agrave; c&aacute;c từ spam:
Ph&acirc;n t&iacute;ch vấn đề s&acirc;u hơn về nguy&ecirc;n tắc cơ bản, ch&uacute;ng ta c&oacute; thể n&oacute;i rằng một tin nhắn bao gồm c&aacute;c từ kh&aacute;c nhau, vậy tại sao ch&uacute;ng ta kh&ocirc;ng bắt đầu từ đ&oacute; v&agrave; t&iacute;nh x&aacute;c suất một tin nhắn bị ph&acirc;n loại l&agrave; spam khi n&oacute; chứa một từ 'trigger (k&iacute;ch hoạt)' nhất định. Giả sử rằng ch&uacute;ng ta đang l&agrave;m việc với từ 'giải thưởng' v&agrave; muốn t&igrave;m ra x&aacute;c suất một thư nhất định c&oacute; chứa từ 'giải thưởng' l&agrave; thư r&aacute;c. H&igrave;nh th&agrave;nh vấn đề n&agrave;y th&ocirc;ng qua Định l&yacute; Bayes kết quả l&agrave;:
$\ P(Spam|Giải Thưởng)= \frac{\mathrm{P(Giải Thưởng|Spam)P(Spam)} }{\mathrm{P(Giải Thưởng)}}$
Để l&agrave;m cho mọi thứ r&otilde; r&agrave;ng, đ&acirc;y l&agrave; c&ocirc;ng thức được dịch sang văn xu&ocirc;i: "X&aacute;c suất của một thư l&agrave; thư r&aacute;c khi ch&uacute;ng ta thấy từ "Giải thưởng" trong thư. Được t&iacute;nh bằng x&aacute;c suất t&igrave;m thấy từ "Giải thưởng" trong thư r&aacute;c đ&atilde; thấy của ch&uacute;ng ta nh&acirc;n với x&aacute;c suất thư được đề cập l&agrave; thư r&aacute;c chia cho x&aacute;c suất t&igrave;m thấy từ "Giải thưởng" trong bất kỳ tin nhắn n&agrave;o đ&atilde; thấy của ch&uacute;ng ta. " C&oacute; hai c&aacute;ch đơn giản h&oacute;a m&agrave; ch&uacute;ng ta c&oacute; thể &aacute;p dụng ở đ&acirc;y.
Điều đầu ti&ecirc;n c&oacute; thể l&agrave;m l&agrave; mở rộng mẫu số như sau: $\ P(Giải Thưởng) = P(Giải Thưởng|Spam)P(Spam) + P(Giải Thưởng|Ham)P(Ham)$. Ch&uacute;ng ta chỉ đơn giản viết $\ P(Giải Thưởng)$ th&agrave;nh một tuy&ecirc;n bố d&agrave;i d&ograve;ng hơn liệt k&ecirc; tất cả c&aacute;c x&aacute;c suất cơ bản của n&oacute;. Ứng dụng định l&yacute; Bayes mở rộng của ch&uacute;ng ta b&acirc;y giờ tr&ocirc;ng giống như sau: $\ P(Spam|Giải Thưởng)= \frac{\mathrm{P(Giải Thưởng|Spam)P(Spam)} }{\mathrm{P(Giải Thưởng|Spam)P(Spam) + P(Giải Thưởng|Ham)P(Ham)}}$.
Điều th&uacute; vị về việc mở rộng n&agrave;y l&agrave; b&acirc;y giờ ch&uacute;ng ta c&oacute; thể &aacute;p dụng mẹo thứ hai của m&igrave;nh. Ch&uacute;ng ta h&atilde;y nghĩ về x&aacute;c suất của một tin nhắn l&agrave; spam so với một tin nhắn l&agrave; ham. Khả năng bất kỳ thư ngẫu nhi&ecirc;n n&agrave;o l&agrave; spam/ham? Thực tế l&agrave; ch&uacute;ng ta kh&ocirc;ng biết chắc chắn v&igrave; vậy chỉ c&oacute; thể cho rằng c&oacute; 50/50 khả năng bất kỳ thư ngẫu nhi&ecirc;n n&agrave;o đến đều l&agrave; spam hoặc ham. &Aacute;p dụng ph&aacute;t hiện n&agrave;y bằng c&aacute;ch th&ecirc;m v&agrave;o c&aacute;c x&aacute;c suất tương ứng sẽ dẫn đến: $\ P(Spam|Giải Thưởng)= \frac{\mathrm{P(Giải Thưởng|Spam)0.5} }{\mathrm{P(Giải Thưởng|Spam)0.5 + P(Giải Thưởng|Ham)0.5}}$. Điều đ&oacute; thật tuyệt vời v&igrave; giờ đ&acirc;y ch&uacute;ng ta c&oacute; thể &aacute;p dụng số học cơ bản v&agrave; loại bỏ những x&aacute;c suất n&agrave;y, dẫn đến c&ocirc;ng thức cuối c&ugrave;ng để x&aacute;c định xem liệu một thư c&oacute; từ 'Giải thưởng' c&oacute; bị coi l&agrave; 'thư r&aacute;c' hay kh&ocirc;ng. $\ P(Spam|Giải Thưởng)= \frac{\mathrm{P(Giải Thưởng|Spam)} }{\mathrm{P(Giải Thưởng|Spam)+ P(Giải Thưởng|Ham)}}$
Nh&acirc;n rộng n&oacute; th&agrave;nh to&agrave;n bộ c&acirc;u:
B&acirc;y giờ ch&uacute;ng ta đ&atilde; biết c&aacute;ch t&iacute;nh x&aacute;c suất cho một từ, việc tiếp theo cần l&agrave;m đ&oacute; l&agrave; mở rộng quy m&ocirc; để c&oacute; thể t&iacute;nh x&aacute;c suất cho cả c&acirc;u. Một c&aacute;ch tiếp cận đ&oacute; l&agrave; ch&egrave;n to&agrave;n bộ th&ocirc;ng b&aacute;o dưới dạng phần x&aacute;c suất c&oacute; điều kiện. Tuy nhi&ecirc;n, điều đ&oacute; sẽ kh&ocirc;ng hoạt động v&igrave; n&oacute; sẽ buộc thuật to&aacute;n của ch&uacute;ng ta về cơ bản phải t&igrave;m kiếm c&aacute;c th&ocirc;ng b&aacute;o tr&ugrave;ng lặp. Suy nghĩ một c&aacute;ch logic, ch&uacute;ng ta c&oacute; thể thấy rằng một c&acirc;u chỉ đơn giản l&agrave; một chuỗi c&aacute;c từ đơn lẻ. Việc ch&uacute;ng ta c&oacute; thể l&agrave;m l&agrave; sử dụng lại những g&igrave; đ&atilde; l&agrave;m ở tr&ecirc;n cho một từ duy nhất v&agrave; &aacute;p dụng n&oacute; cho mọi từ ch&uacute;ng ta gặp trong thư của m&igrave;nh. Khi đ&oacute;, việc t&iacute;nh to&aacute;n x&aacute;c suất tổng thể cho to&agrave;n bộ thư chỉ đơn giản l&agrave; ph&eacute;p nh&acirc;n tất cả c&aacute;c x&aacute;c suất ri&ecirc;ng lẻ đ&oacute;. H&atilde;y chọn một ph&eacute;p t&iacute;nh x&aacute;c suất v&iacute; dụ để m&ocirc; tả qu&aacute; tr&igrave;nh n&agrave;y một c&aacute;ch to&aacute;n học: $\ P(Thư|Spam)=P(w_1,..., w_n|Spam)=P(w_1|Spam)$ x ... x $\ P(w_n|Spam)$
Những th&aacute;ch thức về t&iacute;nh to&aacute;n v&agrave; to&aacute;n học:
Hiện tại ch&uacute;ng ta đ&atilde; c&oacute; thể thực hiện code v&agrave; triển khai thuật to&aacute;n Naive Bayes từ đầu. Tuy nhi&ecirc;n, c&oacute; 2 vấn đề kh&aacute;c m&agrave; ch&uacute;ng ta cần triển khai để giảm thiểu một số trục trặc nhỏ m&agrave; c&oacute; thể sẽ gặp phải nếu ch&uacute;ng ta kh&ocirc;ng thực hiện.
Đầu ti&ecirc;n, đ&oacute; l&agrave; vấn đề t&iacute;nh to&aacute;n. Như đ&atilde; n&oacute;i ở tr&ecirc;n, ch&uacute;ng ta nh&acirc;n rất nhiều x&aacute;c suất (một x&aacute;c suất cho mỗi từ) c&oacute; xu hướng rất nhỏ. C&aacute;c kiến ​​tr&uacute;c m&aacute;y t&iacute;nh hiện đại chỉ c&oacute; khả năng xử l&yacute; một lượng ch&iacute;nh x&aacute;c nhất định khi biểu diễn c&aacute;c số rất lớn hoặc rất nhỏ m&agrave; th&ocirc;i. Nếu li&ecirc;n tục nh&acirc;n số nhỏ, ch&uacute;ng ta c&oacute; thể gặp phải c&aacute;i gọi l&agrave; b&agrave;i to&aacute;n 'Arithmetic underflow' (Tương tự như Vanishing Gradient b&ecirc;n Deep Learning), b&agrave;i to&aacute;n n&agrave;y cuối c&ugrave;ng sẽ biến số của ch&uacute;ng ta th&agrave;nh 0. Một mẹo nổi tiếng để giải quyết vấn đề n&agrave;y l&agrave; sử dụng kết hợp h&agrave;m mũ v&agrave; logarit. $\ \log_{ab}= \log_{a} + \log_{b}$ v&agrave; $\ exp( \log_{x} )= x$.
Vấn đề thứ hai bắt nguồn từ to&aacute;n học m&agrave; ch&uacute;ng ta đang cố gắng thực hiện. H&atilde;y hiểu vấn đề bằng c&aacute;ch xem x&eacute;t một trường hợp m&agrave; ch&uacute;ng ta rất c&oacute; thể sẽ phải đối mặt. $\ P(W|S)$ sẽ l&agrave; g&igrave; nếu ch&uacute;ng ta chỉ t&igrave;m thấy từ W trong c&aacute;c tin nhắn kh&ocirc;ng spam? Nếu ch&uacute;ng ta chưa bao giờ thấy từ W trong một tin nhắn spam, th&igrave; $\ P(W|S)=0$. V&agrave; ch&iacute;nh x&aacute;c điều n&agrave;y sẽ trở th&agrave;nh một vấn đề đối với ch&uacute;ng ta khi c&oacute; một số hạng như vậy trong tử số v&agrave; mẫu số. Mọi thứ nh&acirc;n với 0 l&agrave; 0. Để giải quyết vấn đề đ&oacute;, ch&uacute;ng ta c&oacute; thể giới thiệu hệ số `k` l&agrave; một tham số m&agrave; c&oacute; thể tinh chỉnh (hầu hết n&oacute; được đặt th&agrave;nh 1). Với hệ số `k` n&agrave;y, ch&uacute;ng ta c&oacute; thể biểu diễn $\ P(W|S)$ như sau: $\ P(W|S)= \frac{\mathrm{k+spam chứa W} }{\mathrm{2k+ tổng spam }}$
H&atilde;y xem qua một v&iacute; dụ nhanh để xem `k` gi&uacute;p ch&uacute;ng ta như thế n&agrave;o. Giả định rằng l&agrave; ch&uacute;ng ta đ&atilde; ph&acirc;n t&iacute;ch 100 v&iacute; dụ về thư r&aacute;c nhưng lại t&igrave;m thấy từ W đ&uacute;ng 0 lần. Việc t&iacute;nh to&aacute;n x&aacute;c suất m&agrave; ch&uacute;ng ta c&oacute; thể t&igrave;m thấy từ W trong thư r&aacute;c (S) m&agrave; kh&ocirc;ng c&oacute; `k` sẽ dẫn đến kết quả sau: $\ P(W|S)= \frac{\mathrm{0} }{\mathrm{100 }} =0$ C&oacute; x&aacute;c suất n&agrave;y trong một chuỗi ph&eacute;p nh&acirc;n x&aacute;c suất sẽ ngay lập tức biến kết quả th&agrave;nh 0 v&igrave; $\ x$ x $\ 0 =0$. H&atilde;y thử $\ k =1$ để giải quyết vấn đề n&agrave;y: $\ P(W|S)= \frac{\mathrm{k+0} }{\mathrm{2.k+100 }} = \frac{\mathrm{1} }{\mathrm{2+100}} \approx 0.01$ C&oacute; 0,01 trong c&aacute;c ph&eacute;p nh&acirc;n sẽ kh&ocirc;ng ảnh hưởng đến độ ch&iacute;nh x&aacute;c trong khi đảm bảo rằng ch&uacute;ng ta kh&ocirc;ng nhận kết quả 0 chỉ v&igrave; một trong c&aacute;c ph&eacute;p t&iacute;nh x&aacute;c suất l&agrave; 0.
Với điều đ&oacute;, cuối c&ugrave;ng ch&uacute;ng ta cũng đ&atilde; sẵn s&agrave;ng để triển khai Naive Bayes trong code Python. Để củng cố lại kiến thức của b&agrave;i n&agrave;y hẹn gặp lại bạn trong b&agrave;i viết tiếp theo, ch&uacute;ng ta sẽ c&ugrave;ng nhau lập tr&igrave;nh thuật to&aacute;n Naive Bayes từ đầu.&nbsp;
<hr />
Fanpage Facebook:&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/tek4.vn/">TEK4.VN</a>&nbsp;
Tham gia cộng đồng để chia sẻ, trao đổi v&agrave; thảo luận:&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn/">TEK4.VN - Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a>

Thuật Toán Phân Lớp Naive Bayes