<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
	<channel>
		<title>Overfitting on Phạm Duy Tùng Machine Learning Blog</title>
		<link>https://www.phamduytung.com/tags/overfitting/</link>
		<description>Recent content in Overfitting on Phạm Duy Tùng Machine Learning Blog</description>
		<generator>Hugo</generator>
		<language>vi-VN</language>
		
		
		
			<copyright>Copyright © 2016-{year} Phạm Duy Tùng. All Rights Reserved.</copyright>
		
		
			<lastBuildDate>Thu, 16 Apr 2020 00:19:00 +0300</lastBuildDate>
		
			<atom:link href="https://www.phamduytung.com/tags/overfitting/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
			<item>
				<title>Hai khái niệm quan trọng giúp tăng độ chính xác của các mô hình trong machine learning</title>
				<link>https://www.phamduytung.com/blog/2020-04-16-two-important-machine-learning-concepts-to-improve-every-model/</link>
				<pubDate>Thu, 16 Apr 2020 00:19:00 +0300</pubDate>
				<guid>https://www.phamduytung.com/blog/2020-04-16-two-important-machine-learning-concepts-to-improve-every-model/</guid>
				<description>Việc huấn luyên mô hình máy học có thể sẽ gây ra cho bạn một chút khó khăn nếu bạn không hiểu những thứ bạn dang làm là đúng hay sai. Trong hầu hết các trường hợp, các mô hình học máy là các &amp;ldquo;hộp đen&amp;rdquo;</description>
			</item>
	</channel>
</rss>
