Bài thứ 5 trong chuỗi các bài viết về chủ đề Data Preparation cho các mô hình ML và là bài thứ 2 về chủ đề Missing Data.

Bài thứ 4 trong chuỗi các bài viết về chủ đề Data Preparation cho các mô hình ML và là bài đầu tiên về Missing Data.

Bài thứ 3 trong chuỗi các bài viết về chủ đề Data Preparation cho các mô hình ML. Trong bài này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Outlier Data, mà tiếng việt của chúng ta gọi là dữ liệu ngoại lệ.

Bài thứ 2 trong chuỗi các bài viết về chủ đề Data Preparation cho các mô hình ML. Trong bài này, chúng ta sẽ bàn về nhiệm vụ Data Cleaning, tiếng việt gọi là làm sạch dữ liệu.

Series các bài viết tiếp theo, mình sẽ tập trung vào chủ đề chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation) để huấn luyện các mô hình ML (DP4ML).

Bạn có biết thuật toán kNN - một trong những thuật toán đơn giản nhất của ML? Về bản chất, nó không “học” bất cứ điều gì từ dữ liệu mà chỉ đơn giản là lưu dữ liệu bên trong model, và tại thời điểm dự đoán, nó so sánh dữ liệu cần dự đoán với dữ liệu trong tập training.