RootOnChair

Mình nghĩ là trước khi thực hiện một hành động nào đó, ta luôn phải có lý do để thúc đẩy bản thân. Việc đọc cũng vậy, hằng ngày mình cố gắng đọc nhiều nhất có thể thông qua sách cũng như trên Internet với nền tảng như Medium. Vậy tại sao mình phải chịu khổ như vậy? Mọi người chắc cũng đều biết việc đọc hàng đống chữ khó khăn ra sao. Đơn giản thôi, vì sách là cội nguồn của tri thức, một thế giới mới trong sách mở ra hàng ngàn điều thú vị và mới mẻ .... Quên đi, hồi xưa giáo viên bắt viết vậy chứ lúc đó mình cũng có hiểu gì quái đâu. Lại nào! Dưới đây là những gì mình cảm nhận về việc đọc từ khi mình bắt đầu biết cầm cuốn sách lên đến bây giờ. Khởi đầu Mình còn nhớ cuốn sách đầu tiên mình mua về và đọc là hai cuốn phần 2 và 3 của Sherlock Holmes. Nói thật thì mình đếch nhớ tại sao mình lại mua Sherlock Holmes về đọc, nhưng sau khi đọc xong thì cũng thấy hay và không đọc nữa. Có lẽ mình sẽ không cầm một cuốn sách nào nữa lên đọc nếu không vì lý do ... không có Internet. Lên cấp 3

Ở bài viết này, chúng ta lại tiếp tục tìm hiểu về 2 thư viện còn lại là Matplotlib và Pandas. Các bạn có thể tự hỏi rằng tại sao chúng ta cần phải biết thêm 2 thư viện này trong khi chỉ với Numpy chúng ta đã có thể cài đặt thuật toán Linear Regression rồi. Đúng là như vậy, nhưng Numpy chỉ giúp chúng ta về mặt tính toán chứ không giúp ta hiểu được hoạt động của thuật toán đó. Thay vào đó, biểu đồ và bảng biểu sẽ giúp ta có cái nhìn rõ ràng hơn những vấn đề đang xảy ra với thuật toán ta đang sử dụng. Ví dụ như Cost Function của chúng ta đang tăng hay giảm, tăng mạnh hay không, những điều đó chúng ta rất khó có thể nhận ra mà phải cần đến một công cụ có thể chuyển số liệu thành hình ảnh. Đó là chỗ mà Matplotlib nhảy vào để hỗ trợ chúng ta. Pandas cũng không phải ngoại lệ, thông thường các dữ liệu của bạn đều được tải từ một tệp tin, phổ biến nhất là tệp .csv (Comma Separated Value), vào trong chương trình. Pandas có sẵn những hàm để làm việc này. Chưa kể đến chúng ta còn phải xử lý,

Chào mọi người! Hôm nay, mình sẽ nói về một thứ căn bản của căn bản nhất của Đại số tuyến tính đó là phụ thuộc tuyến tính và độc lập tuyến tính. Đây là khái niệm mình thấy làm nền tảng rất chắc để giải thích những lý thuyết khác của môn học này. Vậy thế nào là phụ thuộc hay độc lập tuyến tính? Về định nghĩa toán học, chúng được nêu như sau được nêu ra như sau: "Một tập hợp các vector được cho là phụ thuộc tuyến tính nếu ít nhất một vector có thể được biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các vector còn lại. Nếu chúng không thể được biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính, thì ta gọi những vector này độc lập tuyến tính với nhau." Tuy nhiên cách giải thích này vẫn còn khá hàn lâm. Hãy chia nhỏ nó ra và giải thích từng phần một theo một cách dễ hiểu hơn ở phần tiếp theo. Tổ hợp tuyến tính Giả sử chúng ta có 3 vector 𝐚 \boldsymbol{a} , 𝐛 \boldsymbol{b} , 𝐜 \boldsymbol{c} và để cho đơn giản, mình sẽ cho chúng thuộc ℝ 2 \mathbb{R}^2 . 𝐚 = [ 1 0 ] 𝐛 = [ 2 1 ] 𝐜