— Mục tiêu: lọc nhiễu và spike dựa trên mật độ, không chỉ dựa vào vị trí hay 2σ — 📌 1. Bài toán: khi Trimmed Mean và Three‑Sigma chưa đủTrong xử lý dữ liệu cảm biến, chúng ta thường gặp hai loại nhiễu:Nhiễu nhẹ: vài giá trị lạc lõng, không theo cụm chínhSpike mạnh: … Đọc tiếp ⭐ Gmean – Phương pháp lọc ngoại lai mới dựa trên mật độ phân phối

— Mục tiêu: giảm nhiễu và loại bỏ spike trong dữ liệu cảm biến — 📌 1. Bối cảnh & trực giác Trong xử lý tín hiệu và phân tích dữ liệu cảm biến, chỉ cần vài giá trị ngoại lai (outlier) hoặc spike đột biến cũng đủ kéo lệch trung bình, làm sai nhận … Đọc tiếp ⭐ Hai phương pháp thực chiến để loại bỏ ngoại lai: Trimmed Mean 10% và Three‑Sigma (2σ)

Trong cuộc đua AI hiện nay, các công ty lớn đang chuyển hướng mạnh sang trí nhớ cá nhân hóa thay vì đầu tư vào khả năng suy luận tổng quát. Đây là một chiến lược vừa thông minh, vừa đầy rủi ro. Và để hiểu vì sao, chúng ta cần nhìn vào một điều … Đọc tiếp 🤖 AI, Toán học và Giới hạn của Suy luận: Khi Trí nhớ trở thành chiến lược “mì ăn liền”