Machine Learning Cơ Bản: Logistic Regression (Hồi Quy Logistic) trong 15 PHÚT

[@TranSonPhat]

Để tiếp tục với Series Machine learning Cơ Bản, chúng ta hãy cùng tìm hiểu về mô hình Logistic Regression trong bài toán Phân nhóm dữ liệu. Nếu có bất kì thắc mắc nào, các bạn hãy để lại comment dưới phần bình luận nhé. Cảm ơn các bạn rất nhiều và mong rằng các bạn sẽ tận hưởng video này!

[@MinhHoang-fi6wk]

vừa đẹp trai lại vừa dạy giỏi, quá đỉnh luôn anh

[@nguyenangnhu5577]

giảng dễ hiểu, cảm ơn bạn nhé

[@TranSonPhat]

Cảm ơn bạn đã dành lời khen ạ!

[@phattrantan8796]

mong kênh ra nhiều clip hướng dẫn như này và ra nhanh và nhìu clip nữaa nhé . ỦNG HỘ KÊNH

[@TranSonPhat]

Cảm ơn bạn rất nhiều!

[@PhuongPham-ox6se]

Cảm ơn bạn, mình thấy bài giảng rất dễ hiểu

[@hieunguyentranchi947]

Nice video bro keep up the good work! Về ví dụ phân loại giá nhà với 3 input, mình nghĩ khi visualize thì hàm logistic sẽ nằm trong không gian 4 chiều chứ nhỉ? Để là 3 chiều thì chỉ khi có 2 input thôi? Ngoài ra mình nghĩ việc nhấn mạnh đây là là 1 linear model cũng sẽ rất hay (vì 1 thời gian sau mình mới hiểu rõ được đặc điểm này hahaha)

[@TranSonPhat]

Cảm ơn bạn đã dành lời khen và góp ý cho video của mình ạ! Đúng là với 3 inputs thì sẽ cần đến không gian 4 chiều khi vẽ hàm logistic ạ. Do mình đã không để ý kĩ khi thực hiện video này. Cảm ơn bạn rất nhiều!

[@dungnintengtung8417]

làm video nữa nói về công thức toán hàm loss, ph trình đg cong với ph trình mặt phẳng đi b ơi. Mấy người dốt toán như mình khoái lắm =)) Bạn giảng dễ hiểu +1sub

[@TranSonPhat]

Hiện tại video đó sắp được phát sóng đó bạn ơi (:. Cảm ơn bạn đã ủng hộ!

[@phucluu9751]

Hay quá a ơi. Làm luôn về hàm loss với pt mặt phẳng đi a

[@TranSonPhat]

Hiện tại video đó sắp được phát sóng nha (:. Cảm ơn em đã ủng hộ!

[@PhátHuỳnhTấn-x3v]

rất dễ hiểu, cảm ơn anh nhiều ạ

[@TranSonPhat]

Cảm ơn em đã xem video nhé!