Machine Learning

English | Tiếng Việt

Comprehensive implementation of fundamental machine learning algorithms from probability-based methods to deep neural networks and clustering techniques.

Overview

12 weeks of practical ML implementations. Course materials from VNU University of Science, Hanoi - Machine Learning (MAT 3533) - Academic Year 2025-2026.

Course Structure

Week	Topic	Algorithms	Key Dataset
1	Probability Classification	Gaussian Naive Bayes	Email Spam (4601 samples)
2	Binary Classification	Bernoulli Naive Bayes	Medical Diagnosis
3	Regression	Linear Regression	SAT-GPA Prediction
4	Classification Methods	Logistic Regression, KNN	Banking, Admission
5	Advanced Classifiers	SVM, Decision Trees	MNIST, Iris, Glass
6	Dimensionality Reduction	PCA	Parkinson's Speech (754 features)
7	Linear Discriminant	LDA	MNIST, Face Recognition
8	Neural Network Basics	Perceptron	Sonar (Rock vs Mine)
9	Deep Learning	Multi-Layer Perceptron	Dry Bean (7 classes)
10	Distance Clustering	K-Means, DBSCAN	MNIST, Synthetic Data
11	Probabilistic Clustering	Gaussian Mixture Model	Iris, Shopping Data
12	Hard Margin SVM	SVM with CVXOPT	Breast Cancer, Sonar

Installation

git clone https://github.com/Bravee9/Machine-Learning-MAT3533.git
cd Machine-Learning-MAT3533
pip install -r requirements.txt

Libraries:

Python 3.8+, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, CVXOPT

Usage

cd week-XX-topic
jupyter notebook notebook_name.ipynb

---

Tiếng Việt

Bộ tài liệu thực hành đầy đủ các thuật toán Machine Learning cơ bản, từ phương pháp xác suất đến mạng neural sâu và phân cụm.

Tổng quan

12 tuần thực hành ML. Tài liệu từ Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội - Machine Learning (MAT 3533) - Năm học 2025-2026.

Cấu trúc khóa học

Tuần	Chủ đề	Thuật toán	Dữ liệu chính
1	Phân loại xác suất	Gaussian Naive Bayes	Email Spam (4601 mẫu)
2	Phân loại nhị phân	Bernoulli Naive Bayes	Chẩn đoán y tế
3	Hồi quy	Linear Regression	Dự đoán SAT-GPA
4	Phương pháp phân loại	Logistic Regression, KNN	Banking, Tuyển sinh
5	Bộ phân loại nâng cao	SVM, Decision Trees	MNIST, Iris, Glass
6	Giảm chiều dữ liệu	PCA	Giọng nói Parkinson (754 đặc trưng)
7	Phân biệt tuyến tính	LDA	MNIST, Nhận dạng khuôn mặt
8	Cơ bản mạng neural	Perceptron	Sonar (Đá vs Mìn)
9	Học sâu	Multi-Layer Perceptron	Dry Bean (7 lớp)
10	Phân cụm khoảng cách	K-Means, DBSCAN	MNIST, Dữ liệu tổng hợp
11	Phân cụm xác suất	Gaussian Mixture Model	Iris, Shopping
12	Hard Margin SVM	SVM với CVXOPT	Ung thư vú, Sonar

Cài đặt

git clone https://github.com/Bravee9/Machine-Learning-MAT3533.git
cd Machine-Learning-MAT3533
pip install -r requirements.txt

Thư viện được sử dụng:

Python 3.8+, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, CVXOPT

Sử dụng

cd week-XX-topic
jupyter notebook notebook_name.ipynb

Tác giả

Bui Quang Chien - Student ID: 23001837
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội