Ngày thứ 10 của chương trình thực tập từ xa về ML / GenAI. Ngày thứ 9 đã vẽ một đường thẳng. Một đường thẳng có thể là 200 hoặc −40. Một lớp thì không thể. Tôi đã xem bài giảng về hồi quy logistic một lần của Big Brains. Những điều tôi ghi nhớ: Công việc là nhị phân: có hoặc không, 0 hoặc 1. Spam hoặc ham. Gian lận hoặc không. Mua hoặc không mua. Bước đầu tiên giống như đường thẳng: z = w·x + b. Sau đó là hàm sigmoid: σ(z) = 1 / (1 + e^(−z)) Hàm "ép" này giữ kết quả trong khoảng từ 0 đến 1. Một ngưỡng (thường là 0,5) sẽ chuyển xác suất thành một lớp. MSE là cách chấm điểm cho một con số. Cross-entropy là cách chấm điểm cho một lớp. Gradient descent vẫn tiếp tục điều chỉnh trọng số. Các ngày 5–7 là những quy tắc. Ngày thứ 9 là mô hình đầu tiên. Ngày thứ 10 là bộ phân loại đầu tiên. Câu hỏi tôi vẫn còn: nếu gian lận là 1 hàng trong 100 hàng, thì 0,5 có vẫn là một ngưỡng công bằng không?