<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	xmlns:georss="http://www.georss.org/georss" xmlns:geo="http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/"
	>

<channel>
	<title>CS Study Fun - Khoa học máy tính</title>
	<atom:link href="http://csstudyfun.wordpress.com/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>http://csstudyfun.wordpress.com</link>
	<description>Learn &#38; Enjoy ...</description>
	<lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2009 03:50:17 +0000</lastBuildDate>
	<generator>http://wordpress.com/</generator>
	<language>vi</language>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	<cloud domain='csstudyfun.wordpress.com' port='80' path='/?rsscloud=notify' registerProcedure='' protocol='http-post' />
<image>
		<url>http://www.gravatar.com/blavatar/f3b8f63486a92dd08a56b26d802b0171?s=96&#038;d=http://s.wordpress.com/i/buttonw-com.png</url>
		<title>CS Study Fun - Khoa học máy tính</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com</link>
	</image>
			<item>
		<title>Mô hình đồ thị (Graphical models) (1) &#8211; Giới thiệu</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/15/mo-hinh-d%e1%bb%93-th%e1%bb%8b-graphical-models-1-gi%e1%bb%9bi-thi%e1%bb%87u/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/15/mo-hinh-d%e1%bb%93-th%e1%bb%8b-graphical-models-1-gi%e1%bb%9bi-thi%e1%bb%87u/#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 15 Jul 2009 13:00:34 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[Mô hình đồ thị]]></category>
		<category><![CDATA[Artificial Neural Networks]]></category>
		<category><![CDATA[chain]]></category>
		<category><![CDATA[chiều VC]]></category>
		<category><![CDATA[concept]]></category>
		<category><![CDATA[graphical model]]></category>
		<category><![CDATA[học quá]]></category>
		<category><![CDATA[khái niệm]]></category>
		<category><![CDATA[Markov property]]></category>
		<category><![CDATA[mạng nơron]]></category>
		<category><![CDATA[message]]></category>
		<category><![CDATA[overfitting]]></category>
		<category><![CDATA[tính chất Markov]]></category>
		<category><![CDATA[thông điệp]]></category>
		<category><![CDATA[VC dimension]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=1165</guid>
		<description><![CDATA[Ta đã biết, để tiến hành việc &#8220;học&#8221; một khái niệm  (khái niệm gốc &#8211; true concept, ground truth), người ta thường chọn trong một lớp hàm  ra một hàm  phù hợp nhất với dữ liệu vào (sinh ra từ khái niệm ) . Như vậy, lớp hàm  có tính quyết [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=1165&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/15/mo-hinh-d%e1%bb%93-th%e1%bb%8b-graphical-models-1-gi%e1%bb%9bi-thi%e1%bb%87u/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/07/weather-graphical-model.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Mô hình đồ thị của thời tiết</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/07/weather-chain-graphical-model.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Mô hình đồ thị thời tiết</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Chiều VC (VC dimension) (4) – Một số lớp hàm đơn giản</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/09/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-4-%e2%80%93-m%e1%bb%99t-s%e1%bb%91-l%e1%bb%9bp-ham-d%c6%a1n-gi%e1%ba%a3n/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/09/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-4-%e2%80%93-m%e1%bb%99t-s%e1%bb%91-l%e1%bb%9bp-ham-d%c6%a1n-gi%e1%ba%a3n/#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 09 Jul 2009 13:00:20 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[chiều VC]]></category>
		<category><![CDATA[máy phân lớp sử dụng véctơ hỗ trợ]]></category>
		<category><![CDATA[perceptron]]></category>
		<category><![CDATA[phá vỡ]]></category>
		<category><![CDATA[phân cách 2 lớp bằng siêu phẳng]]></category>
		<category><![CDATA[Radon]]></category>
		<category><![CDATA[RBF]]></category>
		<category><![CDATA[shatter]]></category>
		<category><![CDATA[siêu phẳng]]></category>
		<category><![CDATA[SVM]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=1127</guid>
		<description><![CDATA[Ta tìm hiểu chiều VC của một số lớp hàm đơn giản trong bài này. Theo định nghĩa, chiều VC của một lớp khái niệm là số phần tử lớn nhất của một tập có thể bị phá vỡ (shatter) bởi lớp khái niệm này.

Để chỉ ra chiều VC của một lớp khái niệm bằng [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=1127&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/09/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-4-%e2%80%93-m%e1%bb%99t-s%e1%bb%91-l%e1%bb%9bp-ham-d%c6%a1n-gi%e1%ba%a3n/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/06/drawing-concept-class-interval1.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Lớp khái niệm đoạn đóng</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/06/drawing-concept-class-regtangle1.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Lớp khái niệm hình chữ nhật</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/06/axis-aligned-rectangle-shatter.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Khả năng phá vỡ của lớp các hình chữ nhật</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/06/half-space-concept1.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">half-space-concept</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Nguyên tắc tối thiểu hóa rủi ro thực nghiệm (4) – Ước lượng kì vọng Rademacher, chiều VC</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/07/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-4-%e2%80%93-%c6%b0%e1%bb%9bc-l%c6%b0%e1%bb%a3ng-ki-v%e1%bb%8dng-rademacher/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/07/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-4-%e2%80%93-%c6%b0%e1%bb%9bc-l%c6%b0%e1%bb%a3ng-ki-v%e1%bb%8dng-rademacher/#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 08 Jul 2009 03:13:36 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Học thống kê]]></category>
		<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[Artificial Neural Networks]]></category>
		<category><![CDATA[chiều VC]]></category>
		<category><![CDATA[empirical risk minimization]]></category>
		<category><![CDATA[ERM]]></category>
		<category><![CDATA[finite class lemma]]></category>
		<category><![CDATA[growth function]]></category>
		<category><![CDATA[hàm tăng trưởng]]></category>
		<category><![CDATA[học quá]]></category>
		<category><![CDATA[massart]]></category>
		<category><![CDATA[mạng nơron]]></category>
		<category><![CDATA[overfitting]]></category>
		<category><![CDATA[rademacher]]></category>
		<category><![CDATA[shatter]]></category>
		<category><![CDATA[tối thiểu rủi ro thực nghiệm]]></category>
		<category><![CDATA[VC dimension]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=1064</guid>
		<description><![CDATA[Bài trước cho thấy mối quan hệ giữa  và  liên quan đến kỳ vọng Rademacher  của lớp hàm .
Định lý: Nếu  và hàm lỗi  là hàm lỗi 0-1,
,
ta có .
Chứng minh: Theo định nghĩa

 (do )
 (do  có cùng phân bố với )
Nhận xét: Định lý cho phép liên [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=1064&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/07/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-4-%e2%80%93-%c6%b0%e1%bb%9bc-l%c6%b0%e1%bb%a3ng-ki-v%e1%bb%8dng-rademacher/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Chiều VC (VC dimension) (3) &#8211; Hàm tăng trưởng (growth function)</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/05/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-3-ham-tang-tr%c6%b0%e1%bb%9fng-growth-function/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/05/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-3-ham-tang-tr%c6%b0%e1%bb%9fng-growth-function/#comments</comments>
		<pubDate>Sun, 05 Jul 2009 13:00:52 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[chiều VC]]></category>
		<category><![CDATA[growth function]]></category>
		<category><![CDATA[hàm tăng trưởng]]></category>
		<category><![CDATA[khái niệm]]></category>
		<category><![CDATA[lớp khái niệm]]></category>
		<category><![CDATA[phá vỡ]]></category>
		<category><![CDATA[shatter]]></category>
		<category><![CDATA[VC dimension]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=800</guid>
		<description><![CDATA[Định nghĩa: Đặt , tức là  bằng số cách lớn nhất có thể có để lớp khái niệm  phân chia tập  bất kì có  phần tử. Ta gọi  là hàm tăng trưởng (growth function) của lớp khái niệm .
Dễ thấy rằng, do , ta có  với mọi lớp khái [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=800&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/05/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-3-ham-tang-tr%c6%b0%e1%bb%9fng-growth-function/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Chiều VC (VC dimension) (2) &#8211; Phá vỡ một tập hợp (shatter)</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/03/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-2-pha-v%e1%bb%a1-m%e1%bb%99t-t%e1%ba%adp-h%e1%bb%a3p-shatter/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/03/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-2-pha-v%e1%bb%a1-m%e1%bb%99t-t%e1%ba%adp-h%e1%bb%a3p-shatter/#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 03 Jul 2009 13:00:11 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[chiều VC]]></category>
		<category><![CDATA[concept]]></category>
		<category><![CDATA[concept class]]></category>
		<category><![CDATA[khái niệm]]></category>
		<category><![CDATA[lớp khái niệm]]></category>
		<category><![CDATA[phá vỡ]]></category>
		<category><![CDATA[shatter]]></category>
		<category><![CDATA[VC dimension]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=791</guid>
		<description><![CDATA[Một khái niệm quan trọng trong lý thuyết VC là khái niệm phá vỡ một tập hợp (shatter). Khái niệm này cho thấy khả năng thể hiện của một lớp khái niệm.
Định nghĩa: Cho không gian mẫu , tập  và một lớp khái niệm  trên . Đặt

Có thể hiểu như sau:  là [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=791&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/03/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-2-pha-v%e1%bb%a1-m%e1%bb%99t-t%e1%ba%adp-h%e1%bb%a3p-shatter/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Chiều VC (VC dimension) (1) &#8211; Khái niệm, lớp khái niệm</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/01/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-1-khai-niem-lop-khai-niem/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/01/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-1-khai-niem-lop-khai-niem/#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 01 Jul 2009 13:00:05 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[chiều VC]]></category>
		<category><![CDATA[concept]]></category>
		<category><![CDATA[concept class]]></category>
		<category><![CDATA[khái niệm]]></category>
		<category><![CDATA[lớp khái niệm]]></category>
		<category><![CDATA[VC dimension]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=776</guid>
		<description><![CDATA[Loạt bài này nói về một khái niệm quan trọng trong lý thuyết học máy. Đó là chiều VC (Vapnik-Chervonenkis dimension), mang tên hai giáo sư người Nga khám phá ra nó vào năm 1971. Chiều VC cho phép ta ước lượng được xác suất lỗi khi sử dụng hàm phân lớp.
Ta xét bài toán [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=776&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/07/01/chi%e1%bb%81u-vc-vc-dimension-1-khai-niem-lop-khai-niem/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/06/drawing-concept-class-interval1.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Lớp khái niệm đoạn đóng</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/06/drawing-concept-class-regtangle1.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Lớp khái niệm hình chữ nhật</media:title>
		</media:content>

		<media:content url="http://csstudyfun.files.wordpress.com/2009/06/drawing-concept-class-ball.jpg" medium="image">
			<media:title type="html">Lớp khái niệm hình cầu</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Nguyên tắc tối thiểu hóa rủi ro thực nghiệm (3) – Kì vọng Rademacher</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/29/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-3-%e2%80%93-ki-v%e1%bb%8dng-rademacher/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/29/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-3-%e2%80%93-ki-v%e1%bb%8dng-rademacher/#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 29 Jun 2009 13:00:31 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Học thống kê]]></category>
		<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[empirical distribution function]]></category>
		<category><![CDATA[ghost sample]]></category>
		<category><![CDATA[rademacher]]></category>
		<category><![CDATA[tập mẫu giả]]></category>
		<category><![CDATA[tối thiểu rủi ro thực nghiệm]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=1024</guid>
		<description><![CDATA[Trong bài trước, ta đã biết ước lượng rủi ro kì vọng trong trường hợp lớp hàm  hữu hạn. Trong bài này, ta sẽ tìm hiểu một công cụ để ước lượng rủi ro kì vọng trong trường hợp  là tập vô hạn.
Định nghĩa (biến ngẫu nhiên Rademacher): Biến ngẫu nhiên  là [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=1024&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/29/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-3-%e2%80%93-ki-v%e1%bb%8dng-rademacher/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Nguyên tắc tối thiểu hóa rủi ro thực nghiệm (2) &#8211; Tập mẫu học giản lược</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/27/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-2-t%e1%ba%adp-m%e1%ba%abu-h%e1%bb%8dc-gi%e1%ba%a3n-l%c6%b0%e1%bb%a3c/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/27/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-2-t%e1%ba%adp-m%e1%ba%abu-h%e1%bb%8dc-gi%e1%ba%a3n-l%c6%b0%e1%bb%a3c/#comments</comments>
		<pubDate>Sat, 27 Jun 2009 13:00:48 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Học thống kê]]></category>
		<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[compression set]]></category>
		<category><![CDATA[empirical risk minimization]]></category>
		<category><![CDATA[máy phân lớp sử dụng véctơ hỗ trợ]]></category>
		<category><![CDATA[perceptron]]></category>
		<category><![CDATA[SVM]]></category>
		<category><![CDATA[tập mẫu học giản lược]]></category>
		<category><![CDATA[tối thiểu rủi ro thực nghiệm]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=992</guid>
		<description><![CDATA[Trong một số trường hợp, thuật toán học máy không cần xem xét toàn bộ tập mẫu học mà vẫn cho ra kết quả hàm phân lớp giống như khi thuật toán chạy trên toàn bộ tập mẫu học. Ví dụ, trong trường hợp perceptron, các mẫu học được sử dụng là các mẫu học [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=992&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/27/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-2-t%e1%ba%adp-m%e1%ba%abu-h%e1%bb%8dc-gi%e1%ba%a3n-l%c6%b0%e1%bb%a3c/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Nguyên tắc tối thiểu hóa rủi ro thực nghiệm (1) &#8211; Rủi ro thực nghiệm và rủi ro kì vọng</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/25/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-1/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/25/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-1/#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 25 Jun 2009 13:00:54 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Học thống kê]]></category>
		<category><![CDATA[Lý thuyết học máy]]></category>
		<category><![CDATA[almost surely]]></category>
		<category><![CDATA[confidence]]></category>
		<category><![CDATA[empirical risk]]></category>
		<category><![CDATA[empirical risk minimization]]></category>
		<category><![CDATA[ERM]]></category>
		<category><![CDATA[expected risk]]></category>
		<category><![CDATA[gần như chắc chắn]]></category>
		<category><![CDATA[rủi ro kì vọng]]></category>
		<category><![CDATA[rủi ro thực nghiệm]]></category>
		<category><![CDATA[tối thiểu rủi ro thực nghiệm]]></category>
		<category><![CDATA[đảm bảo xác suất]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=951</guid>
		<description><![CDATA[Nguyên tắc tối thiểu hóa rủi ro thực nghiệm được giới thiệu trong bài trước. Trong bài này ta sẽ xem xét kĩ hơn tính khả thi của nguyên tắc này. Nhắc lại, ta có giá trị rủi ro kì vọng (expected risk) của hàm phân lớp  là

còn giá trị rủi ro thực nghiệm (empirical [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=951&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/25/nguyen-t%e1%ba%afc-t%e1%bb%91i-thi%e1%bb%83u-hoa-r%e1%bb%a7i-ro-th%e1%bb%b1c-nghi%e1%bb%87m-1/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>
	</item>
		<item>
		<title>Độ tập trung quanh kì vọng (concentration inequalities) (2) &#8211; McDiarmid inequality</title>
		<link>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/23/d%e1%bb%99-t%e1%ba%adp-trung-quanh-ki-v%e1%bb%8dng-concentration-inequalities-2-mcdiarmid-inequality/</link>
		<comments>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/23/d%e1%bb%99-t%e1%ba%adp-trung-quanh-ki-v%e1%bb%8dng-concentration-inequalities-2-mcdiarmid-inequality/#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 23 Jun 2009 13:00:27 +0000</pubDate>
		<dc:creator>tqlong</dc:creator>
				<category><![CDATA[Công cụ xác suất]]></category>
		<category><![CDATA[Hoeffding]]></category>
		<category><![CDATA[McDiarmid]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://csstudyfun.wordpress.com/?p=931</guid>
		<description><![CDATA[Tổng quát hóa bất đẳng thức Hoeffding cho lớp hàm bị chặn ta được bất đẳng thức McDiarmid như sau
Định lý (McDiarmid): Nếu hàm  sao cho

và các biến  độc lập xác suất thì

Ta thấy bất đẳng thức Hoeffding là hệ quả của bất đẳng thức McDiarmid với hàm .
Chứng minh: Đặt  là [...]<img alt="" border="0" src="http://stats.wordpress.com/b.gif?host=csstudyfun.wordpress.com&blog=2744179&post=931&subd=csstudyfun&ref=&feed=1" />]]></description>
		<wfw:commentRss>http://csstudyfun.wordpress.com/2009/06/23/d%e1%bb%99-t%e1%ba%adp-trung-quanh-ki-v%e1%bb%8dng-concentration-inequalities-2-mcdiarmid-inequality/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
	
		<media:content url="http://0.gravatar.com/avatar/4bc75f3d72e0b5a36490b0929b9d2d95?s=96&#38;d=identicon&#38;r=G" medium="image">
			<media:title type="html">tqlong</media:title>
		</media:content>
	</item>
	</channel>
</rss>