Vận dụng tổng hợp các kỹ thuật học máy trong một nghiên cứu tình huống Comprehensive application of machine learning techniques in a case study Tổng hợp kiến thức và chuẩn bị cho cuộc “so tài” Chúng ta đã đi một chặng đường dài và thú vị! Từ những viên gạch nền tảng đầu tiên về cách đánh giá mô hình và (cross-validation) trong Bài 1, chúng ta đã khám phá sức mạnh của sự tối giản qua các (shrinkage estimators) trong Bài 2. Tiếp đó, chúng ta đã vượt ra ngoài ranh giới tuyến tính với các kỹ thuật giảm chiều như PCA và các thuật toán phi tuyến mạnh mẽ như Rừng ngẫu nhiên trong Bài 3. Và quan trọng không kém, trong Bài 4, chúng ta đã học cách phân biệt rõ ràng giữa mục tiêu dự báo và suy luận nhân quả, đồng thời khám phá cách sử dụng học máy một cách thông minh cho các bài toán nhân quả. Bây giờ là lúc kết hợp tất cả những kiến thức đó lại. Bài …