A/B testing là gì

Ngay tại thời điểm này, có rất nhiều khả năng ứng dụng Twitter của các bạn hoàn toàn khác với tôi, và hoàn toàn có thể bạn đang sở hữu những tính năng mới mà tôi không nhìn thấy. Thật ra, kể từ khi có nhiều người dùng hơn, Twitter đã trích ra một phần trăm nhỏ băng thông của mình để kiểm nghiệm một số tính năng mới nào đó mà chưa được chính thức công bố. Do đó, để hiểu được những người dùng cụ thể này phản ứng như thế nào so với nhóm người không được sử dụng tính năng mới (control group) được gọi là A/B testing. Đây là phương pháp kiểm nghiệm xem nhóm A hoặc B, nhóm nào có phản ứng tích cực hơn.

Trước khi đi vào quy trình cụ thể, ta hãy xem qua đoạn video ngắn nói về A/B testing layout của một website.

AdaBoost hỏi gì đáp nấy

AdaBoost

Dùng để làm gì? AdaBoost là một thuật toán boosting dùng để xây dựng bộ phân lớp (classifier).

Như chúng ta đã biết, một classifier nhận vào một tập dữ liệu để học và cố gắng dự đoán hay phân lớp mẫu dữ liệu mới thuộc về phân lớp nào.

Boosting là gì? boosting là thuật toán học quần thể bằng cách xây dựng nhiều thuật toán học cùng lúc (ví dụ như cây quyết định) và kết hợp chúng lại. Mục đích là để có một cụm hoặc một nhóm các weak learner sau đó kết hợp chúng lại để tạo ra một strong learner duy nhất.

C4.5 hỏi gì đáp nấy

Decision tree

Dùng để làm gì? C4.5 xây dựng một phân lớp (classifier) dưới dạng một cây quyết định. Để làm điều này, dữ liệu đầu vào C4.5 là mẫu dữ liệu quan sát đã được gán nhãn phân lớp.

Classifier là gì? classifier là một công cụ trong khai thác dữ liệu nhận vào một loạt các dữ liệu đã được gán nhãn phân loại và cố gắng dự đoán dữ liệu mới thuộc về phân lớp nào.