MDS301 - Chương 5–6: Thuật toán phân loại và tổ hợp cây

Buổi 12–14 tiếp tục học có giám sát bằng nhiều họ thuật toán. K-nearest neighbors dùng lân cận để gán nhãn; naïve Bayes dựa trên một giả định xác suất có điều kiện; cây quyết định chia dữ liệu theo thuộc tính, còn random forest kết hợp nhiều cây. SVM và kernel bổ sung một cách phân tách lớp khác với các họ mô hình trên. Phần này giữ riêng khái niệm mô hình và kết quả đánh giá, vì syllabus gắn cả CLO3 lẫn CLO4 cho ba buổi. Sách chính có chương 5 về cây và chương 6 về ensemble, trong khi SVM nằm ở phụ lục C; k-nearest neighbors và naïve Bayes được bảng buổi dẫn sang học liệu phụ. Do đó tên chủ đề dùng hai số chương cho nội dung sách chính mà không gán sai SVM hay hai thuật toán đầu thành mục của chương 5–6.