Machine Learning Cơ Bản: Thuật toán K Nearest Neighbors (KNN) trong 10 PHÚT
Xin chào các bạn và chào mừng trở lại với một video mới trong series Machine Learning Cơ Bản của kênh Học Lập Trình cùng Phát. Trong video này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu thuật toán K Nearest Neighbors (KNN) - một trong những thuật toán dễ hiểu và phổ biến nhất dành cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực học máy. 🎯 Nội dung video bao gồm: Khái niệm KNN và cách thuật toán hoạt động Phân tích chi tiết các bước triển khai thuật toán Cách chọn tham số K phù hợp và tối ưu hóa mô hình Ví dụ minh họa đơn giản, trực quan để dễ dàng áp dụng Mình tin rằng, với thời lượng chỉ gói gọn trong 10 phút, bạn sẽ nắm bắt được những kiến thức cốt lõi để tự tin bắt tay vào code thuật toán này với thư viện scikit-learn. 💻 Theo dõi kênh "Học Lập Trình cùng Phát" để nhận thêm nhiều nội dung bổ ích về: Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo (AI) Kỹ thuật lập trình Python Các thuật toán phổ biến trong Data Science và Khoa học Máy tính 0:00 Giới thiệu 0:40 Bài toán trái cây 1:40 Thuật toán KNN 3:00 Khoảng cách và K 3:40 Train-test split 4:10 Coding thuật toán 8:57 Lời cảm ơn #MachineLearning #KNearestNeighbors #KNN #LapTrinhCungPhat #HocLapTrinh #DataScience #AI #TriTueNhanTao #Python #DataAnalysis #KNNAlgorithm #LapTrinhPython #LapTrinhCoBan #LapTrinhAI #MachineLearningCoBan #CodeLearning #HọcMáy #LậpTrình #Programming
Basic Machine Learning: Decision Tree Algorithm
HỌC MÁY cho người mới bắt đầu - SƠ LƯỢC về Machine Learning trong 10 PHÚT
Machine Learning Cơ Bản: Logistic Regression (Hồi Quy Logistic) trong 15 PHÚT
Mô hình hệ thống nhận diện vân tay - Automated Fingerprint Identification System (AFIS)
What is the K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm?
Machine Learning Cơ Bản: K-Means Clustering trong 10 PHÚT
Định lý Bayes Qua cách giải thích của 3Blue1brown | Định lý quan trọng nhất trong xác suất!
K-nearest Neighbors (KNN) in 3 min
XGBoost Lời Giải Thích 2025
Cơ bản về XGBoost - thuật toán thường chiến thắng trong các cuộc thi - Mì AI
Claude biết hết mọi thứ về tôi (Claude Code + Obsidian)
Machine Learning cơ bản: Perceptron và Nền tảng của Deep Learning
Tất tần tật về RAG cơ bản trong 20 phút
Máy Học Ứng Dụng - Bài 9. Giải Thuật Các Điểm Lân Cận Gần Nhất (K-Nearest Neighbor - KNN)
Machine Learning Cơ Bản: Logistic Regression (Nâng Cao)
Những thư viện Machine Learning mình đã sử dụng trong thực tế (mà bạn cũng nên biết)
Summary of all Machine Learning algorithms (New version 2025)
Mạng nơ ron hồi quy( RNN)
GraphRAG: Cách AI Kết Nối Dữ Liệu
