3.1. Khởi Tạo Một Mảng Trên Numpy — Deep AI KhanhBlog
Có thể bạn quan tâm
- Lời nói đầu
Giới thiệu
- Các chương dự kiến
- Mục tiêu cuốn sách
- Latex
- Bảng thuật ngữ
Phụ lục
- 1. Định dạng dữ liệu
- 1.1. Các định dạng số, boolean và ký tự
- 2. Pandas
- 2.1. Khởi tạo dataframe
- 3. Numpy
- 3.1. Khởi tạo một mảng trên numpy
- 4. Matplotlib
- 4.1. Format chung của một biểu đồ trên matplotlib
- 5. Lập trình hướng đối tượng (Object Oriented Programming - OOP)
- 5.1. Class và Object
- 6. Sklearn Pipeline
- 6.1. Thiết kế pipeline
- 7. Giới thiệu chung về optimization
- 7.1. Bài toán dạng tổng quát
Đại số tuyến tính
- 1. Đại số tuyến tính
Giới thiệu
- 1. Giải tích tích phân
Xác suất
- 1. Xác suất
Machine Learning
- 1. Khái quát Machine Learning
- 2. Bài toán dự báo
- 2.1. Ứng dụng của hồi qui tuyến tính
- 2.2. Hồi qui Ridge và Lasso
- 2.2.2. Hồi qui Ridge
- 3. Bài toán phân loại
- 3.1. Hồi qui Logistic
- 4. Độ chệch ( bias ) và phương sai ( variance )
- 4.1. Sự đánh đổi giữa độ chệch và phương sai
- 5. Thước đo mô hình phân loại
- 5.1. Bộ dữ liệu
- 6. Ứng dụng mô hình scorecard
- 6.1. Phương pháp chuyên gia và mô hình
- 7. Giới thiệu về SVM
- 7.1. Hàm mất mát của SVM
- 8. Khái niệm về cây quyết định
- 8.1. Mô hình cây quyết định ( decision tree )
- 9. Giới thiệu về mô hình rừng cây ( Random Forest )
- 9.1. Ý tưởng của mô hình rừng cây
- 10. Bạn là Tần suất ( Frequentist ) hay Bayesian ?
- 10.1. Ước lượng hợp lý tối đa ( Maximum Likelihood Function - MLE )
- 11. Giới thiệu về feature engineering
- 11.1. Feature Engineering
- 12. Phương pháp tăng cường ( Boosting )
- 12.1. AdaBoosting
- 13. k-Means Clustering
- 13.1. Các bước của thuật toán k-Means Clustering
- 14. Hierarchical Clustering ( phân cụm phân cấp )
- 14.1. Chiến lược hợp nhất ( agglomerative )
- 15. DBSCAN
- 15.1. Phương pháp phân cụm dựa trên mật độ ( Density-Based Clustering )
- 16. Gaussian Mixture Model
- 16.1. Ước lượng MLE cho phân phối Gaussian đa chiều
- 17. Giảm chiều dữ liệu
- 17.1. Phương pháp phân tích suy biến
Đóng góp từ những tác giả khác
- Tích phân Riemann và định lý Fubini
- Lý thuyết thông tin
Từ khóa » Tính Tích 2 Ma Trận Python
-
Ma Trận Trong Python
-
Ma Trận Trong Python Và Một Số Thao Tác Trong Ma Trận Python - T3H
-
Xử Đẹp Ma Trận Cơ Bản Với Thư Viện NumPy - CodeLearn
-
Tìm Hiểu Về Ma Trận Trong Python
-
Phép Nhân Ma Trận NumPy Trong Python - W3seo
-
Ma Trận Và Vector Với NumPy | How Kteam
-
Ma Trận Trong Python | Lập Trình Từ Đầu
-
Chương Trình Nhân Hai Ma Trận Và In Kết Quả Bằng Python - Go Coding
-
Tính Tổng Ma Trận Bằng Numpy Trong Python | Tìm ở đây
-
FundaML 2: Làm Việc Với Ma Trận - Machine Learning Cơ Bản
-
Tập Hợp List Lồng Nhau, Ma Trận Và Mảng Nhiều Chiều - TEK4
-
Bài 20: Ma Trận - Numpy Trong Python
-
Ma Trận Chuyển Vị Trong Python? - HelpEx