Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Học máy thống kê

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

MAT508137

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: 45 giờ
  • Làm việc nhóm, thảo luận:
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
  • Tự nghiên cứu, tự học: 105 giờ
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Ngành áp dụng:

Thống kê kinh doanh (K51.TV) - Thống kê kinh tế - Thống kê kinh doanh (K51.TV) (7310107) - Đại Học

9. Điều kiện tiên quyết:

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

10. Mục tiêu học phần:

• Cung cấp kiến thức nền tảng về máy học thống kê (Statistical Learning): Phân tích thành phần chính (PCA - Principal Component Analysis); Phân tích cụm (Cluster Analysis); Các mô hình cơ bản trong học máy thống kê. • Cung cấp kiến thức thống kê, phương pháp thống kê về so sánh và lựa chọn giữa các mô hình khác nhau để đảm bảo tính hiệu quả. • Phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu liên quan đến ứng dụng trong kinh tế, kinh doanh.

11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần Học máy thống kê (Statistical Learning) cung cấp cho người học các phương pháp và mô hình để phân tích dữ liệu liên quan đến ứng dụng kinh tế, kinh doanh dựa trên nền tảng của máy học bằng thống kê, trong đó chủ yếu tập trung các phương pháp nền tảng như phép phân tích thành phần chính PCA (Principle Compenent Analysis), mô hình cây quyết định (Decision Tree), phân tích cụm (Cluster Analysis) và một số kỹ thuật thống kê như bagging, random forest, hay booosting. Học phần cũng bao gồm nội dung về các phương pháp để kiểm định, so sánh và lựa chọn hay kết hợp các mô hình.