CodeUtility
Lập trình thông minh, làm việc hiệu quả!
Quay lại danh sách thử thách

Lộ trình học AI

Tự tay lập trình học máy bằng Python

15 bài tập để bạn tự viết các thuật toán học máy kinh điển, không dùng thư viện: chuẩn hóa dữ liệu, hồi quy tuyến tính và logistic, perceptron, k láng giềng gần nhất, Naive Bayes, cách chia nút cây quyết định và k-means. Hãy giải lần lượt bằng Python; mỗi bài chạy ngay trên trình duyệt với test tức thì và nhận xét từ AI.

Bắt đầu thử thách đầu tiên
  1. 1

    Làm việc với dữ liệu

    Nhân ma trận và chuẩn hóa đặc trưng.

    0/3
    1. 1 Nhân ma trận Dễ Giải bằng Python
    2. 2 Chuẩn hóa min-max Dễ Giải bằng Python
    3. 3 Chuẩn hóa z-score Dễ Giải bằng Python
  2. 2

    Hồi quy

    Khớp đường thẳng bằng công thức và bằng hạ gradient, rồi dự đoán xác suất.

    0/4
    1. 1 Hồi quy tuyến tính đơn (bình phương tối thiểu) Trung bình Giải bằng Python
    2. 2 Hồi quy tuyến tính bằng hạ gradient Trung bình Giải bằng Python
    3. 3 Dự đoán bằng hồi quy logistic Dễ Giải bằng Python
    4. 4 Thuật toán học perceptron Trung bình Giải bằng Python
  3. 3

    Phân loại

    Softmax, cross-entropy, láng giềng gần nhất, Naive Bayes và cách chia nút cây quyết định.

    0/6
    1. 1 Hàm softmax Dễ Giải bằng Python
    2. 2 Hàm mất mát categorical cross-entropy Dễ Giải bằng Python
    3. 3 Bộ phân loại K láng giềng gần nhất Trung bình Giải bằng Python
    4. 4 Bộ phân loại Naive Bayes Trung bình Giải bằng Python
    5. 5 Độ vẩn đục Gini Dễ Giải bằng Python
    6. 6 Độ lợi thông tin Trung bình Giải bằng Python
  4. 4

    Độ tương đồng và phân cụm

    Độ tương đồng cosine và phân cụm k-means.

    0/2
    1. 1 Độ tương đồng cosine Dễ Giải bằng Python
    2. 2 Phân cụm K-means Trung bình Giải bằng Python