Tại sao Linear Regression lại quan trọng dù nghe có vẻ “đơn giản”
Tác giả: AI VIET NAM (AI cho người mới)
Keywords: học AI cho người mới
Bạn đang hỏi: “Linear Regression nghe basic quá, thời GenAI rồi sao còn học mô hình này?”
Câu trả lời ngắn: Linear Regression là cửa ngõ vào Machine Learning – nơi bạn học được gần như toàn bộ nền tảng ML (loss, tối ưu, overfitting, regularization…). Không có nó, học model nâng cao sẽ cực khó ngấm.
Trong bài viết này, bạn sẽ:
Hiểu Linear Regression theo trực giác “người mới học ML”.
Thấy mô hình này giúp bạn nắm trọn nền móng ML ra sao.
Biết vì sao nó vẫn sống khỏe trong thực tế.
Hiểu vai trò của Linear Regression trong lộ trình 1 năm AIO của AI VIET NAM.
Linear Regression là gì ở mức “người mới học ML”?
Linear Regression = vẽ một đường thẳng (hoặc mặt phẳng) gần với dữ liệu nhất.
Ví dụ:
Input: diện tích nhà
Output: giá nhà
Mục tiêu: Giá ≈ w₀ + w₁ × Diện_tích
Mô hình tìm w₀, w₁ sao cho đường thẳng “nằm giữa” các điểm dữ liệu một cách hợp lý nhất.
Khi có nhiều feature, Linear Regression mở rộng thành kết hợp tuyến tính của chúng.
Dễ hiểu, dễ vẽ, dễ nhìn → cực phù hợp để bắt đầu ML.
Vì sao khóa Machine Learning nào cũng bắt đầu từ Linear Regression?
✔ Dễ hình dung – ML không còn mơ hồ
Một đường thẳng hoặc mặt phẳng → bạn nhìn thấy cách mô hình hoạt động.
✔ Hiểu “ML = tối ưu hóa + dữ liệu”
Bạn bắt đầu hiểu ML không phải “mã màu nhiệm”, mà là:
Có dữ liệu
Có công thức dự đoán
Tối ưu tham số để giảm sai số
✔ Nắm gần hết các khái niệm ML cốt lõi
Chỉ với Linear Regression, bạn học được:
Loss function (MSE)
Gradient descent
Overfitting / underfitting
Regularization (L1, L2)
Train / validation / test
Feature importance
Các thuật toán “xịn” hơn như XGBoost hay deep learning đều dựa trên những ý tưởng này.
✔ Là điểm nối giữa Thống kê ↔ Machine Learning
Nhiều người học thống kê sẽ thấy Linear Regression chính là cầu nối sang ML.
Linear Regression giúp bạn hiểu gì trong ML?
### Loss function – ML tối ưu “cái gì”?
Loss phổ biến: MSE (Mean Squared Error)
→ Sai số càng nhỏ → model càng tốt.
Tại đây bạn học được:
ML không tối ưu accuracy ngay.
ML tối ưu một hàm sai số.
Gradient Descent – nền tảng của Deep Learning
Linear Regression giúp bạn hiểu:
Gradient = hướng giảm nhanh nhất của loss
Learning rate = bước tiến nhanh hay chậm
Quá lớn → mô hình “nhảy loạn”
Quá nhỏ → học chậm
Hiểu gradient trên Linear Regression → học Deep Learning nhẹ nhàng hơn rất nhiều.
Overfitting & underfitting
Linear Regression là nơi dễ nhìn thấy nhất:
Model quá đơn giản → underfit
Thêm feature lung tung → overfit
Trực giác này theo bạn suốt hành trình ML.
Regularization – kiểm soát độ phức tạp
Ridge (L2): co hệ số
Lasso (L1): làm nhiều hệ số = 0 (lựa chọn feature)
Regularization là xương sống của ML → hiểu từ Linear Regression là dễ nhất.
Linear Regression vẫn cực hữu ích trong thực tế
→ Dự báo nhanh, baseline model
Dự đoán doanh thu, rủi ro, giá trị khách hàng…
→ Khi dữ liệu ít
Model phức tạp dễ overfit, trong khi model tuyến tính lại ổn định.
→ Khi cần giải thích cho business
Manager dễ hiểu:
“Tăng ngân sách 1 đơn vị → doanh thu tăng khoảng 0.8 đơn vị”
Tree/Deep Learning rất khó giải thích kiểu đó.
→ Chi phí thấp, latency thấp
Chạy cực nhanh, phù hợp hệ thống lớn cần dự đoán liên tục.
Người mới học Linear Regression thường mắc lỗi gì?
❌ Nghĩ Linear Regression = “import rồi fit”
Không hiểu:
Loss
Residual
Giả định tuyến tính
❌ Chỉ đánh giá trên train
Dẫn đến… ảo tưởng model mạnh.
❌ Không chuẩn hóa dữ liệu
Feature scale quá khác nhau → hệ số méo mó.
❌ Mong linear giải được quan hệ phi tuyến
Quan hệ phức tạp → phải thêm feature hoặc đổi model.
Học Linear Regression như thế nào để không bị “hổng gốc”?
Giai đoạn 1: Nền tảng Toán + Python
Vector, ma trận
Đạo hàm cơ bản
NumPy, Pandas, Matplotlib
Giai đoạn 2: Hiểu concept + dùng scikit-learn
Fit model
Nhìn hệ số
Đánh giá với MSE/R²
Giai đoạn 3: Tự viết một bản mô phỏng gradient descent
Rất tốt để “ngấm”:
Loss giảm qua từng epoch
Tác động của learning rate
Giai đoạn 4: Làm vào dự án nhỏ
Ví dụ:
Giá nhà
Giá thuê
Dự đoán một chỉ số môi trường
Giai đoạn 5: So sánh với model khác
Tree
Random Forest
XGBoost
Hiểu rõ linear mạnh/chậm ở đâu.
Linear Regression trong chương trình AIO 1 năm của AI VIET NAM
AIO dành cho:
Newbie
Non-Tech
Người đi làm full-time
Sinh viên muốn chuyển ngành
Lộ trình:
Pre-AIO: Toán, Python, CS nền để học Linear Regression không bị “choáng”.
AIO: 12 module từ Data → ML → DL → GenAI → MLOps → GNN → Mamba.
