text:
Trong trang này:
- 1. Giới thiệu
- 2. ID3
- 3. Lập trình Python cho ID3
- 4. Thảo luận
- 5. Tài liệu tham khảo
1. Giới thiệu
Sắp đến kỳ thi, một cậu sinh viên tự đặt ra quy tắc học hay chơi của mình như sau. Nếu còn nhiều hơn hai ngày tới ngày thi, cậu ra sẽ đi chơi. Nếu còn không quá hai ngày và đêm hôm đó có một trận bóng đá, cậu sẽ sang nhà bạn chơi và cùng xem bóng đêm đó. Cậu sẽ chỉ học trong các trường hợp còn lại. Việc ra quyết định của cậu sinh viên này có thể được mô tả trên sơ đồ trong Hình 1. Hình ellipse nền vàng thể hiện quyết định cần được đưa ra. Quyết định này phụ thuộc vào các câu trả lời của các câu hỏi trong các ô hình chữ nhật màu xám. Dựa trên các câu trả lời, quyết định cuối cùng được cho trong các hình tròn màu lục (chơi) và đỏ (học). Sơ đồ trong Hình 1 còn được gọi là một cây quyết định.
Việc quan sát, suy nghĩ và ra các quyết định của con người thường được bắt đầu từ các câu hỏi. Machine learning cũng có một mô hình ra quyết định dựa trên các câu hỏi. Mô hình này có tên là cây quyết định (decision tree).
Xét ví dụ trên Hình 2a với hai class màu lục và đỏ trên không gian hai chiều. Nhiệm vụ là đi tìm ranh giới đơn giản giúp phân chia hai class này. Hay nói cách khác, đây là một bài toán classification, ta cần xây dựng một bộ phân lớp để quyết định việc một điểm dữ liệu mới thuộc vào class nào. Quan sát hình ta thấy rằng ranh giới cho hai class trong bài toán này khá đơn giản–chúng là các đường song song với các trục toạ độ. Nếu một điểm có thành phần thứ nhất, \(x_1\), nhỏ hơn ngưỡng \(t_1\), ta quyết định ngay được rằng nó thuộc class lục. Ngoài ra, nếu thành phần thứ hai, \(x_2\) lớn hơn ngưỡng \(t_2\), ta quyết định nó cũng thuộc vào class lục. Xét tiếp, nếu thành phần thứ nhất, \(x_1\), lớn hơn ngưỡng \(t_3\), ta quyết định nó thuộc vào class lục. Các điểm không thoả mãn các điều kiện trên được xếp vào class đỏ. Việc ra quyết định một điểm thuộc class nào được mô tả trên decision tree trên Hình 2b.
Trong decision tree, các ô màu xám, lục, đỏ trên Hình 2 được gọi là các node. Các node thể hiện đầu ra (màu lục và đỏ) được gọi là node lá (leaf node hoặc terminal node). Các node thể hiện câu hỏi là các non-leaf node. Non-leaf node trên cùng (câu hỏi đầu tiên) được gọi là node gốc (root node). Các non-leaf node thường có hai hoặc nhiều node con (child node). Các child node này có thể là một leaf node hoặc một non-leaf node khác. Các child node có cùng bố mẹ được gọi là sibling node. Nếu tất cả các non-leaf node chỉ có hai child node, ta nói rằng đó là một binary decision tree (cây quyết định nhị phân). Các câu hỏi trong binary decision tree đều có thể đưa được về dạng câu hỏi đúng hay sai. Các decision tree mà một leaf node có nhiều child node cũng có thể được đưa về dạng một binary decision tree. Điều này có thể đạt được vì hầu hết các câu hỏi đều có thể được đưa về dạng câu hỏi đúng sai.
Ví dụ, ta có thể xác định được tuổi của một người dựa trên nhiều câu hỏi đúng sai dạng: tuổi của bạn lớn hơn \(x\) đúng không? (Đây chính là thuật toán tìm kiếm nhị phân – binary search.)
Decision tree là một mô hình supervised learning, có thể được áp dụng vào cả hai bài toán classification và regression. Việc xây dựng một decision tree trên dữ liệu huấn luyện cho trước là việc đi xác định các câu hỏi và thứ tự của chúng. Một điểm đáng lưu ý của decision tree là nó có thể làm việc với các đặc trưng (trong các tài liệu về decision tree, các đặc trưng thường được gọi là thuộc tính – attribute) dạng categorical, thường là rời rạc và không có thứ tự. Ví dụ, mưa, nắng hay xanh, đỏ, v.v. Decision tree cũng làm việc với dữ liệu có vector đặc trưng bao gồm cả thuộc tính dạng categorical và liên tục (numeric). Một điểm đáng lưu ý nữa là decision tree ít yêu cầu việc chuẩn hoá dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ làm quen với một thuật toán xây dựng decision tree ra đời từ rất sớm và rất phổ biến: Iterative Dichotomiser 3 (ID3).
Quay trở lại với nhiệm vụ chính của việc xây dựng một decision tree: các câu hỏi nên được xây dựng như thế nào, và thứ tự của chúng ra sao. Các câu hỏi này thường được áp dụng lên từng thuộc tính, hoặc một tổ hợp tuyến tính của các thuộc tính. Cách thứ nhất, áp dụng lên từng thuộc tính, được sử dụng nhiều hơn vì tính đơn giản của nó. Với các thuộc tính dạng categorical, câu hỏi sẽ là Nó rơi vào category nào? hoặc Nó có rơi vào category nào đó không? với trường hợp nhị phân. Với các thuộc tính dạng liên tục, câu hỏi có thể là Nó nằm vào khoảng giá trị nào? hoặc Nó có lớn hơn một ngưỡng nào đó không?.
ID3 là một thuật toán decision tree được áp dụng cho các bài toán classification mà tất cả các thuộc tính đều ở dạng categorical. Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ làm quen với một thuật toán khác có tên là Classification and Regression Tree (CART)–có thể được áp dụng vào cả hai loại classification và regression, như tên gọi của nó–làm việc với cả thuộc tính dạng categorical và liên tục.
2. ID3
2.1. Ý tưởng
Trong ID3, chúng ta cần xác định thứ tự của thuộc tính cần được xem xét tại mỗi bước. Với các bài toán có nhiều thuộc tính và mỗi thuộc tính có nhiều giá trị khác nhau, việc tìm được nghiệm tối ưu thường là không khả thi. Thay vào đó, một phương pháp đơn giản thường được sử dụng là tại mỗi bước, một thuộc tính tốt nhất sẽ được chọn ra dựa trên một tiêu chuẩn nào đó (chúng ta sẽ bàn sớm). Với mỗi thuộc tính được chọn, ta chia dữ liệu vào các child node tương ứng với các giá trị của thuộc tính đó rồi tiếp tục áp dụng phương pháp này cho mỗi child node. Việc chọn ra thuộc tính tốt nhất ở mỗi bước như thế này được gọi là cách chọn greedy (tham lam). Cách chọn này có thể không phải là tối ưu, nhưng trực giác cho chúng ta thấy rằng cách làm này sẽ gần với cách làm tối ưu. Ngoài ra, cách làm này khiến cho bài toán cần giải quyết trở nên đơn giản hơn.
Sau mỗi câu hỏi, dữ liệu được phân chia vào từng child node tương ứng với các câu trả lời cho câu hỏi đó. Câu hỏi ở đây chính là một thuộc tính, câu trả lời chính là giá trị của thuộc tính đó. Để đánh giá chất lượng của một cách phân chia, chúng ta cần đi tìm một phép đo.
Trước hết, thế nào là một phép phân chia tốt? Bằng trực giác, một phép phân chia là tốt nhất nếu dữ liệu trong mỗi child node hoàn toàn thuộc vào một class–khi đó child node này có thể được coi là một leaf node, tức ta không cần phân chia thêm nữa. Nếu dữ liệu trong các child node vẫn lẫn vào nhau theo tỉ lệ lớn, ta coi rằng phép phân chia đó chưa thực sự tốt. Từ nhận xét này, ta cần có một hàm số đo độ tinh khiết (purity), hoặc độ vẩn đục (impurity) của một phép phân chia. Hàm số này sẽ cho giá trị thấp nhất nếu dữ liệu trong mỗi child node nằm trong cùng một class (tinh khiết nhất), và cho giá trị cao nếu mỗi child node có chứa dữ liệu thuộc nhiều class khác nhau.
Một hàm số có các đặc điểm này và được dùng nhiều trong lý thuyết thông tin là hàm entropy.
2.2. Hàm số entropy
Cho một phân phối xác suất của một biến rời rạc \(x\) có thể nhận \(n\) giá trị khác nhau \(x_1, x_2, \dots, x_n\). Giả sử rằng xác suất để \(x\) nhận các giá trị này là \(p_i = p(x = x_i)\) với \(0 \leq p_i \leq 1, \sum_{i=1}^n p_i = 1\). Ký hiệu phân phối này là \(\mathbf{p} = (p_1, p_2, \dots, p_n)\). Entropy của phân phối này được định nghĩa là \[ H(\mathbf{p}) = -\sum_{i=1}^n p_i \log(p_i)\quad\quad (1) \] trong đó \(\log\) là logarit tự nhiên (Một số tài liệu dùng logarit cơ số 2, nhưng giá trị của \(H(\mathbf{p})\) chỉ khác đi bằng cách nhân với một hằng số.) và quy ước \(0 \log(0) = 0\).
Xét một ví dụ với \(n = 2\) được cho trên Hình 3. Trong trường hợp \(\mathbf{p}\) là tinh khiết nhất, tức một trong hai giá trị \(p_i\) bằng 1, giá trị kia bằng 0, entropy của phân phối này là \(H(\mathbf{p}) = 0\). Khi \(\mathbf{p}\) là vẩn đục nhất, tức cả hai giá trị \(p_i = 0.5\), hàm entropy đạt giá trị cao nhất.
Tổng quát lên với \(n > 2\), hàm entropy đạt giá trị nhỏ nhất nếu có một giá trị \(p_i = 1\), đạt giá trị lớn nhất nếu tất cả các \(p_i\) bằng nhau ((việc này có thể được chứng minh bằng phương pháp nhân tử Lagrange).
Những tính chất này của hàm entropy khiến nó được sử dụng trong việc đo độ vẩn đục của một phép phân chia của ID3. Vì lý do này, ID3 còn được gọi là entropy-based decision tree.
2.3. Thuật toán ID3
Trong ID3, tổng có trọng số của entropy tại các leaf-node sau khi xây dựng decision tree được coi là hàm mất mát của decision tree đó. Các trọng số ở đây tỉ lệ với số điểm dữ liệu được phân vào mỗi node. Công việc của ID3 là tìm các cách phân chia hợp lý (thứ tự chọn thuộc tính hợp lý) sao cho hàm mất mát cuối cùng đạt giá trị càng nhỏ càng tốt. Như đã đề cập, việc này đạt được bằng cách chọn ra thuộc tính sao cho nếu dùng thuộc tính đó để phân chia, entropy tại mỗi bước giảm đi một lượng lớn nhất. Bài toán xây dựng một decision tree bằng ID3 có thể chia thành các bài toán nhỏ, trong mỗi bài toán, ta chỉ cần chọn ra thuộc tính giúp cho việc phân chia đạt kết quả tốt nhất. Mỗi bài toán nhỏ này tương ứng với việc phân chia dữ liệu trong một non-leaf node. Chúng ta sẽ xây dựng phương pháp tính toán dựa trên mỗi node này.
Xét một bài toán với \(C\) class khác nhau. Giả sử ta đang làm việc với một non-leaf node với các điểm dữ liệu tạo thành một tập \(\mathcal{S}\) với số phần tử là \(|\mathcal{S}| = N\). Giả sử thêm rằng trong số \(N\) điểm dữ liệu này, \(N_c, c= 1, 2, \dots, C\) điểm thuộc vào class \(c\). Xác suất để mỗi điểm dữ liệu rơi vào một class \(c\) được xấp xỉ bằng \(\frac{N_c}{N}\) (maximum likelihood estimation). Như vậy, entropy tại node này được tính bởi: \[ H(\mathcal{S}) = -\sum_{c=1}^C \frac{N_c}{N} \log\left(\frac{N_c}{N}\right) \quad\quad (2) \] Tiếp theo, giả sử thuộc tính được chọn là \(x\). Dựa trên \(x\), các điểm dữ liệu trong \(\mathcal{S}\) được phân ra thành \(K\) child node \(\mathcal{S}_1, \mathcal{S}_2, \dots, \mathcal{S}_K\) với số điểm trong mỗi child node lần lượt là \(m_1, m_2, \dots, m_K\). Ta định nghĩa
\[ H(x, \mathcal{S}) = \sum_{k=1}^K \frac{m_k}{N} H(\mathcal{S}_k) \quad\quad (3) \]
là tổng có trọng số entroy của mỗi child node–được tính tương tự như (2). Việc lấy trọng số này là quan trọng vì các node thường có số lượng điểm khác nhau.
Tiếp theo, ta định nghĩa information gain dựa trên thuộc tính \(x\):
\[ G(x, \mathcal{S}) = H(\mathcal{S}) - H(x, \mathcal{S}) \]
Trong ID3, tại mỗi node, thuộc tính được chọn được xác định dựa trên:
\[ x^* = \arg\max_{x} G(x, \mathcal{S}) = \arg\min_{x} H(x, \mathcal{S}) \] tức thuộc tính khiến cho information gain đạt giá trị lớn nhất.
Câu hỏi tiếp theo là khi nào thì dừng cách phân chia? Câu trả lời sẽ được đề cập sau mục ví dụ dưới đây.
2.4. Ví dụ
Để mọi thứ được rõ ràng hơn, chúng ta cùng xem ví dụ với dữ liệu huấn luyện được cho trong Bảng dưới đây. Bảng dữ liệu này được lấy từ cuốn sách Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, trang 11. Đây là một bảng dữ liệu được sử dụng rất nhiều trong các bài giảng về decision tree. Bảng dữ liệu này mô tả mối quan hệ giữa thời tiết trong 14 ngày (bốn cột đầu, không tính cột id) và việc một đội bóng có chơi bóng hay không (cột cuối cùng). Nói cách khác, ta phải dự đoán giá trị ở cột cuối cùng nếu biết giá trị của bốn cột còn lại.
Có bốn thuộc tính thời tiết:
-
Outlook nhận một trong ba giá trị: sunny, overcast, rainy.
-
Temperature nhận một trong ba giá trị: hot, cool, mild.
-
Humidity nhận một trong hai giá trị: high, normal.
-
Wind nhận một trong hai giá trị: weak, strong.
(Tổng cộng có \(3\times 3 \times 2 \times 2 = 36\) loại thời tiết khác nhau, trong đó 14 loại được thể hiện trong bảng.)
Đây có thể được coi là một bài toán dự đoán liệu đội bóng có chơi bóng không dựa trên các quan sát thời tiết. Ở đây, các quan sát đều ở dạng categorical. Cách dự đoán dưới đây tương đối đơn giản và khá chính xác, có thể không phải là cách ra quyết định tốt nhất:
-
Nếu outlook = sunny và humidity = high thì play = no.
-
Nếu outlook = rainy và windy = true thì play = no.
-
Nếu outlook = overcast thì play = yes.
-
Ngoài ra, nếu humidity = normal thì play = yes.
-
Ngoài ra, play = yes.
Chúng ta sẽ cùng tìm thứ tự các thuộc tính bằng thuật toán ID3.
Trong 14 giá trị đầu ra ở Bảng trên, có năm giá trị bằng no và chín giá trị bằng yes. Entroy tại root node của bài toán là: \[ H(\mathcal{S}) = - \frac{5}{14}\log\left(\frac{5}{14}\right) - \frac{9}{14}\log\left(\frac{9}{14}\right) \approx 0.65 \] Tiếp theo, chúng ta tính tổng có trọng số entropy của các child node nếu chọn một trong các thuộc tính outlook, temperature, humidity, wind, play để phân chia dữ liệu.
Xét thuộc tính outlook. Thuộc tính này có thể nhận một trong ba giá trị sunny, overcast, rainy. Mỗi một giá trị sẽ tương ứng với một child node. Gọi tập hợp các điểm trong mỗi child node này lần lượt là \(\mathcal{S}_s, \mathcal{S}_o, \mathcal{S}_r\) với tương ứng \(m_s, m_o, m_r\) phần tử. Sắp xếp lại Bảng ban đầu theo thuộc tính outlook ta đạt được ba Bảng nhỏ sau đây.
Quan sát nhanh ta thấy rằng child node ứng với outlook = overcast sẽ có entropy bằng 0 vì tất cả \(m_o = 4\) output đều là yes. Hai child node còn lại với \(m_s = m_r = 5\) có entropy khá cao vì tần suất output bằng yes hoặc no là xấp xỉ nhau. Tuy nhiên, hai child node này có thể được phân chia tiếp dựa trên hai thuộc tính humidity và wind.
Bạn đọc có thể kiểm tra được rằng \[ \begin{eqnarray} H(\mathcal{S}_s) &=&-\frac{2}{5}\log\left(\frac{2}{5}\right) - \frac{3}{5}\log\left(\frac{3}{5}\right) \approx 0.673 \\ H(\mathcal{S}_o) &=& 0 \\ H(\mathcal{S}_r) &=& -\frac{3}{5}\log\left(\frac{2}{5}\right) - \frac{3}{5}\log\left(\frac{3}{5}\right) \approx 0.673 \\ H({outlook}, \mathcal{S}) &=& \frac{5}{14}H(\mathcal{S}_s) + \frac{4}{14}H(\mathcal{S}_o) + \frac{5}{14}H(\mathcal{S}_r) \approx 0.48 \end{eqnarray} \]
Xét thuộc tính temperature, ta có phân chia như các Bảng dưới đây.
Gọi \(\mathcal{S}_h, \mathcal{S}_m, \mathcal{S}_c\) là ba tập con tương ứng với temperature bằng hot, mild, cool. Bạn đọc có thể tính được \[ \begin{eqnarray} H(\mathcal{S}_h) &=& -\frac{2}{4}\log\left(\frac{2}{4}\right)-\frac{2}{4}\log\left(\frac{2}{4}\right) \approx 0.693 \\ H(\mathcal{S}_m) &=& - \frac{4}{6}\log\left(\frac{4}{6}\right) - \frac{2}{6}\log\left(\frac{2}{6}\right) \approx 0.637 \\ H(\mathcal{S}_c) &=& - \frac{3}{4}\log\left(\frac{3}{4}\right) - \frac{1}{4}\log\left(\frac{1}{4}\right) \approx 0.562 \\ H(temperature, \mathcal{S}) &=& \frac{4}{14}H(\mathcal{S}_h) + \frac{6}{14}H(\mathcal{S}_m) + \frac{4}{14}H(\mathcal{S}_c) \approx 0.631 \end{eqnarray} \]
Việc tính toán với hai thuộc tính còn lại được dành cho bạn đọc. Nếu các kết quả là giống nhau, chúng sẽ bằng: \[ H(humidity, \mathcal{S}) \approx 0.547, \quad H(wind, \mathcal{S}) \approx 0.618 \] Như vậy, thuộc tính cần chọn ở bước đầu tiên là outlook vì \(H(outlook, \mathcal{S})\) đạt giá trị nhỏ nhất (information gain là lớn nhất).
Sau bước phân chia đầu tiên này, ta nhận được ba child node với các phần tử như trong ba Bảng phân chia theo outlook. Child node thứ hai không cần phân chia tiếp vì nó đã tinh khiết. Với child node thứ nhất, ứng với outlook = sunny, kết quả tính được bằng ID3 sẽ cho chúng ta thuộc tính humidity vì tổng trọng số của entropy sau bước này sẽ bằng 0 với output bằng yes khi và chỉ khi humidity = normal. Tương tự, child node ứng với outlook = wind sẽ được tiếp tục phân chia bởi thuộc tính wind với output bằng yes khi và chỉ khi wind = weak.
Như vậy, cây quyết định cho bài toán này dựa trên ID3 sẽ có dạng như trong Hình 4.
2.5. Điều kiện dừng
Trong các thuật toán decision tree nói chung và ID3 nói riêng, nếu ta tiếp tục phân chia các node chưa tinh khiết, ta sẽ thu được một tree mà mọi điểm trong tập huấn luyện đều được dự đoán đúng (giả sử rằng không có hai input giống nhau nào cho output khác nhau). Khi đó, tree có thể sẽ rất phức tạp (nhiều node) với nhiều leaf node chỉ có một vài điểm dữ liệu. Như vậy, nhiều khả năng overfitting sẽ xảy ra.
Để tránh overfitting, một trong số các phương pháp sau có thể được sử dụng. Tại một node, nếu một trong số các điều kiện sau đây xảy ra, ta không tiếp tục phân chia node đó và coi nó là một leaf node:
-
nếu node đó có entropy bằng 0, tức mọi điểm trong node đều thuộc một class.
-
nếu node đó có số phần tử nhỏ hơn một ngưỡng nào đó. Trong trường hợp này, ta chấp nhận có một số điểm bị phân lớp sai để tránh overfitting. Class cho leaf node này có thể được xác định dựa trên class chiếm đa số trong node.
-
nếu khoảng cách từ node đó đến root node đạt tới một giá trị nào đó. Việc hạn chế chiều sâu của tree này làm giảm độ phức tạp của tree và phần nào giúp tránh overfitting.
-
nếu tổng số leaf node vượt quá một ngưỡng nào đó.
-
nếu việc phân chia node đó không làm giảm entropy quá nhiều (information gain nhỏ hơn một ngưỡng nào đó).
Ngoài các phương pháp trên, một phương pháp phổ biến khác được sử dụng để tránh overfitting là pruning, tạm dịch là cắt tỉa.
2.6. Pruning
Pruning là một kỹ thuật regularization để tránh overfitting cho decision tree nói chung. Trong pruning, một decision tree sẽ được xây dựng tới khi mọi điểm trong training set đều được phân lớp đúng. Sau đó, các leaf node có chung một non-leaf node sẽ được cắt tỉa và non-leaf node đó trở thành một leaf-node, với class tương ứng với class chiếm đa số trong số mọi điểm được phân vào node đó. Việc cắt tỉa cây quyết định này có thể được xác định dựa vào các cách sau.
-
Dựa vào một validation set. Trước tiên, training set được tách ra thành một training set nhỏ hơn và một validation set. Decision tree được xây dựng trên training set cho tới khi mọi điểm trong training set được phân lớp đúng. Sau đó, đi ngược từ các leaf node, cắt tỉa các sibling node của nó và giữ lại node bố mẹ nếu độ chính xác trên validation set được cải thiện. Khi nào độ chính xác trên validation set không được cải thiện nữa, quá trình pruning dừng lại. Phương pháp này còn được gọi là reduced error pruning.
-
Dựa vào toàn bộ data set. Trong phương pháp này, ta không tách tập training ban đầu ra mà sử dụng toàn bộ dữ liệu trong tập này cho việc xây dựng decision tree. Một ví dụ cho việc này là cộng thêm một đại lượng regularization vào hàm mất mát. Đại lượng regularization sẽ lớn nếu số leaf node là lớn. Cụ thể, giả sử decision tree cuối cùng có \(K\) leaf node, tập hợp các điểm huấn luyện rơi vào mỗi leaf node lần lượt là \(\mathcal{S}_1, \dots, \mathcal{S}_K\). Khi đó, regularized loss của ID3 có thể được tính tương tự như (3): \[ \mathcal{L} = \sum_{k = 1}^K \frac{|\mathcal{S}_k|}{|\mathcal{S}|} H(\mathcal{S}_k) + \lambda K \quad\quad (5) \] với \(|\mathcal{S}_k|\) ký hiệu số phần tử của tập hợp \(\mathcal{S}_k\) và \(H(\mathcal{S}_k)\) chính là entropy của leaf node tương ứng với \(\mathcal{S}_k\), được tính tương tự như (2), và \(\lambda\) là một số thực dương không quá lớn. Giá trị của hàm số này nhỏ nếu cả data loss–số hạng thứ nhất–nhỏ (entropy tại mỗi node là thấp) và regularization–số hạng thứ hai–cũng nhỏ (số leaf node là ít). Vì hàm mất mát trong (5) là một hàm rời rạc, rất khó để trực tiếp tối ưu hàm này. Việc tối ưu có thể được thực hiện thông qua pruning như sau. Trước hết, xây dựng một decision tree mà mọi điểm trong tập huấn luyện đều được phân loại đúng (toàn bộ các entopy của các node bằng 0). Lúc này data loss bằng 0 nhưng regularization có thể lớn, khiến cho \(\mathcal{L}\) lớn. Sau đó, ta có thể tỉa dần các leaf node sao cho \(\mathcal{L}\) giảm. Việc cắt tỉa được lặp lại đến khi \(\mathcal{L}\) không thể giảm được nữa.
-
Các kỹ thuật pruning khác có thể được tìm thấy tại đây.
3. Lập trình Python cho ID3
Module DecisionTree trong sklearn không thực hiện thuật toán ID3 mà là một thuật toán khác được đề cập trong bài tiếp theo. Phiên bản hiện tại trong sklearn chưa hỗ trợ các thuộc tính ở dạng categorical. Với dữ liệu có thuộc tính categorical, cách thường dùng là chuyển đổi các thuộc tính đó sang dạng numerical (1, 2, 3 cho mỗi giá trị). Chẳng hạn, các giá trị hot, mild, cool có thể lần lượt được thay bằng 1, 2, 3. Cách làm này có hạn chế vì trong cách chuyển đổi này, mild là trung bình cộng của hot và cool, nhưng nếu thứ tự các giá trị được đặt khác đi, việc chuyển đổi có thể ảnh hưởng lớn tới kết quả. Nhắc lại rằng các thuộc tính categorical, ví dụ màu sắc, thường không có tính thứ tự.
Dưới đây là cách lập trình của tôi cho ID3, làm việc với cả dữ liệu ở dạng categorical. (Source code có thể được tìm thấy tại đây)
Xây dựng
class TreeNode
from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd class TreeNode(object): def __init__(self, ids = None, children = [], entropy = 0, depth = 0): self.ids = ids # index of data in this node self.entropy = entropy # entropy, will fill later self.depth = depth # distance to root node self.split_attribute = None # which attribute is chosen, it non-leaf self.children = children # list of its child nodes self.order = None # order of values of split_attribute in children self.label = None # label of node if it is a leaf def set_properties(self, split_attribute, order): self.split_attribute = split_attribute # split at which attribute self.order = order # order of this node's children def set_label(self, label): self.label = label # set label if the node is a leaf
Hàm tính entropy dựa trên tần suất
Trong hàm này, chúng ta phải chú ý bỏ các tần suất bằng 0 đi vì logarit tại đây không xác định.
def entropy(freq): # remove prob 0 freq_0 = freq[np.array(freq).nonzero()[0]] prob_0 = freq_0/float(freq_0.sum()) return -np.sum(prob_0*np.log(prob_0))
Phần còn lại của source code (bao gồm
class DecisionTreeID3) có
thể được tìm thấy tại đây.
Dữ liệu trong trong ví dụ được được lưu trong file
weather.csv. Việc huấn luyện decision tree dựa trên ID3 cho tập
dữ liệu này và đầu ra dự đoán cho training set được cho bởi
df = pd.DataFrame.from_csv('weather.csv') X = df.iloc[:, :-1] y = df.iloc[:, -1] tree = DecisionTreeID3(max_depth = 3, min_samples_split = 2) tree.fit(X, y) print(tree.predict(X))
Kết quả
['no', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'no']
Không có gì bất ngờ, decision tree dự đoán đúng 100% các điểm trong training set.
4. Thảo luận
-
Nếu một thuộc tính có thể nhận rất nhiều giá trị, decision tree thu được có thể sẽ có rất nhiều node. Xét một ví dụ về các triệu chứng của các bệnh nhân trong một bệnh viện và đầu ra là mắc bệnh hay không. Mỗi bệnh nhân có một mã số (id) khác nhau. Nếu ta sử dụng thuộc tính này cho việc huấn luyện, ta rất có thể sẽ thu được mộ decision tree mà mỗi leaf node ứng với một bệnh nhân. Lúc đó mô hình này là vô dụng, vì không thể dự đoán được việc mắc bệnh hay không của một bệnh nhân mới.
-
Khi một thuộc tính nhận giá trị liên tục, chẳng hạn temperature không còn là hot, mild, cool nữa mà là các giá trị thực liên tục, vẫn có một cách để áp dụng ID3. Ta có thể chia khoảng giá trị của thuộc tính này thành nhiều phần, mỗi phần có số lượng điểm tương đương, hoặc cũng có thể dùng các thuật toán clustering đơn giản cho một chiều dữ liệu để chia thuộc tính thành các cluster nhỏ. Lúc này, thuộc tính liên tục được chuyển về thuộc tính dạng categorical.
-
Hạn chế lớn nhất của ID3 và decision tree nói chung là việc nếu một điểm dữ liệu mới rơi vào nhầm nhánh ở ngay những lần phân chia đầu tiên, kết quả cuối cùng sẽ khác đi rất nhiều. Việc rơi vào nhầm nhánh này rất dễ xảy ra trong trường hợp thuộc tính liên tục được chia thành nhiều nhóm nhỏ, vì hai điểm có thuộc tính tương ứng rất gần nhau có thể rơi vào hai nhóm khác nhau.
5. Tài liệu tham khảo
[1] CSE5230 Tutorial: The ID3 Decision Tree Algorithm.
[2] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

markdown:
**Trong trang này:** [1. Giới thiệu](#-gioi-thieu) [2. ID3](#-id) [3. Lập trình Python cho ID3](#-lap-trinh-python-cho-id) [4. Thảo luận](#-thao-luan) [5. Tài liệu tham khảo](#-tai-lieu-tham-khao)
## 1. Giới thiệu
Sắp đến kỳ thi, một cậu sinh viên tự đặt ra quy tắc
*học* hay
*chơi* của mình như sau. Nếu còn nhiều hơn hai ngày tới ngày thi, cậu ra
sẽ đi chơi.
Nếu còn không quá hai ngày và đêm hôm đó có một trận bóng đá, cậu sẽ sang nhà
bạn chơi và cùng xem bóng đêm đó. Cậu sẽ chỉ học trong các trường hợp còn lại.
Việc ra quyết định của cậu sinh viên này có thể được mô tả trên sơ đồ trong
Hình 1. Hình ellipse nền vàng thể hiện quyết định cần được đưa
ra. Quyết định này phụ thuộc vào các câu trả lời của các câu hỏi trong các ô
hình chữ nhật màu xám. Dựa trên các câu trả lời, quyết định cuối cùng được cho
trong các hình tròn màu lục ( *chơi*) và đỏ ( *học*).
Sơ đồ trong Hình 1 còn được gọi là một *cây quyết định*.
|
|![]()
|Hình 1: Ví dụ về việc ra quyết định dựa trên các câu hỏi.|
Việc quan sát, suy nghĩ và ra các quyết định của con người thường được bắt đầu
từ các câu hỏi. Machine learning cũng có một mô hình ra quyết định dựa trên các
câu hỏi. Mô hình này có tên là
*cây quyết định* ( *decision tree*).
Xét ví dụ trên Hình 2a với hai class màu lục và đỏ trên không gian hai chiều. Nhiệm vụ là đi tìm ranh giới đơn giản giúp phân chia hai class này. Hay nói cách khác, đây là một bài toán classification, ta cần xây dựng một bộ phân lớp để quyết định việc một điểm dữ liệu mới thuộc vào class nào. Quan sát hình ta thấy rằng ranh giới cho hai class trong bài toán này khá đơn giản–chúng là các đường song song với các trục toạ độ. Nếu một điểm có thành phần thứ nhất, \(x_1\), nhỏ hơn ngưỡng \(t_1\), ta quyết định ngay được rằng nó thuộc class lục. Ngoài ra, nếu thành phần thứ hai, \(x_2\) lớn hơn ngưỡng \(t_2\), ta quyết định nó cũng thuộc vào class lục. Xét tiếp, nếu thành phần thứ nhất, \(x_1\), lớn hơn ngưỡng \(t_3\), ta quyết định nó thuộc vào class lục. Các điểm không thoả mãn các điều kiện trên được xếp vào class đỏ. Việc ra quyết định một điểm thuộc class nào được mô tả trên decision tree trên Hình 2b.
![](/assets/34_id3/dt_ex2.png)
Trong decision tree, các ô màu xám, lục, đỏ trên Hình 2 được gọi là các
*node*.
Các *node* thể hiện đầu ra (màu lục và đỏ) được gọi là *node lá* ( *leaf node*
hoặc *terminal node*). Các *node* thể hiện câu hỏi là các *non-leaf node*.
*Non-leaf node* trên cùng (câu hỏi đầu tiên) được gọi là *node gốc* ( *root
node*). Các *non-leaf node* thường có hai hoặc nhiều *node con* ( *child node*).
Các *child node* này có thể là một *leaf node* hoặc một *non-leaf node* khác.
Các *child node* có cùng *bố mẹ* được gọi là *sibling node*. Nếu tất cả các
*non-leaf node* chỉ có hai *child node*, ta nói rằng đó là một *binary decision
tree* ( *cây quyết định nhị phân*). Các câu hỏi trong binary decision tree đều có
thể đưa được về dạng câu hỏi đúng hay sai. Các decision tree mà một *leaf
node* có nhiều *child node* cũng có thể được đưa về dạng một binary decision
tree. Điều này có thể đạt được vì hầu hết các câu hỏi đều có thể được đưa về
dạng câu hỏi đúng sai.
Ví dụ, ta có thể xác định được tuổi của một người dựa trên nhiều câu hỏi đúng
sai dạng: tuổi của bạn lớn hơn \(x\) đúng không? (Đây chính là thuật toán
*tìm kiếm nhị phân* – *binary search*.)
Decision tree là một mô hình supervised learning, có thể được áp dụng vào cả hai
bài toán classification và regression. Việc xây dựng một decision tree trên dữ
liệu huấn luyện cho trước là việc đi xác định các
*câu hỏi* và *thứ tự của
chúng*. Một điểm đáng lưu ý của decision tree là nó có thể làm việc với các đặc
trưng (trong các tài liệu về decision tree, các đặc trưng thường được gọi là
*thuộc tính* – *attribute*) dạng *categorical*, thường là rời rạc và không có thứ
tự. Ví dụ, *mưa, nắng* hay *xanh, đỏ*, v.v. Decision tree cũng làm việc với dữ
liệu có vector đặc trưng bao gồm cả thuộc tính dạng categorical và liên tục
( *numeric*). Một điểm đáng lưu ý nữa là decision tree ít yêu cầu việc chuẩn hoá
dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ làm quen với một thuật toán xây dựng decision
tree ra đời từ rất sớm và rất phổ biến:
[Iterative Dichotomiser 3
(ID3)](https://en.wikipedia.org/wiki/ID3_algorithm).
Quay trở lại với nhiệm vụ chính của việc xây dựng một decision tree: các
*câu hỏi* nên được xây dựng như thế nào, và thứ tự của chúng ra sao. Các
câu hỏi này thường được áp dụng lên từng thuộc tính, hoặc một tổ hợp tuyến tính
của các thuộc tính. Cách thứ nhất, áp dụng lên từng thuộc tính, được sử dụng
nhiều hơn vì tính đơn giản của nó. Với các thuộc tính dạng categorical, câu hỏi
sẽ là *Nó rơi vào category nào?* hoặc *Nó có rơi vào category nào đó không?*
với trường hợp nhị phân. Với các thuộc tính dạng liên tục, câu hỏi có thể là
*Nó nằm vào khoảng giá trị nào?* hoặc *Nó có lớn hơn một ngưỡng nào đó
không?*.
ID3 là một thuật toán decision tree được áp dụng cho các bài toán classification mà tất cả các thuộc tính đều ở dạng categorical. Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ làm quen với một thuật toán khác có tên là Classification and Regression Tree (CART)–có thể được áp dụng vào cả hai loại classification và regression, như tên gọi của nó–làm việc với cả thuộc tính dạng categorical và liên tục.
## 2. ID3
### 2.1. Ý tưởng
Trong ID3, chúng ta cần xác định thứ tự của thuộc tính cần được xem xét tại mỗi
bước. Với các bài toán có nhiều thuộc tính và mỗi thuộc tính có nhiều giá trị
khác nhau, việc tìm được nghiệm tối ưu thường là không khả thi. Thay vào đó, một
phương pháp đơn giản thường được sử dụng là tại mỗi bước, một thuộc tính
*tốt nhất* sẽ được chọn ra dựa trên một tiêu chuẩn nào đó (chúng ta sẽ
bàn sớm). Với mỗi thuộc tính được chọn, ta chia dữ liệu vào các *child
node* tương ứng với các giá trị của thuộc tính đó rồi tiếp tục áp dụng phương
pháp này cho mỗi *child node*. Việc chọn ra thuộc tính *tốt nhất*
ở mỗi bước như thế này được gọi là cách chọn *greedy* ( *tham
lam*). Cách chọn này có thể không phải là tối ưu, nhưng trực giác cho chúng ta
thấy rằng cách làm này sẽ gần với cách làm tối ưu. Ngoài ra, cách làm này khiến
cho bài toán cần giải quyết trở nên đơn giản hơn.
Sau mỗi
*câu hỏi*, dữ liệu được phân chia vào từng *child node*
tương ứng với các câu trả lời cho câu hỏi đó. *Câu hỏi* ở đây chính là
một thuộc tính, câu trả lời chính là giá trị của thuộc tính đó. Để đánh giá
*chất lượng* của một cách phân chia, chúng ta cần đi tìm một phép đo.
Trước hết, thế nào là một phép phân chia tốt? Bằng trực giác, một phép phân chia
là tốt nhất nếu dữ liệu trong mỗi
*child node* hoàn toàn thuộc vào một
class–khi đó *child node* này có thể được coi là một *leaf node*, tức ta không
cần phân chia thêm nữa. Nếu dữ liệu trong các *child node* vẫn lẫn vào nhau theo
tỉ lệ lớn, ta coi rằng phép phân chia đó chưa thực sự tốt. Từ nhận xét này, ta
cần có một hàm số đo *độ tinh khiết* ( *purity*), hoặc *độ vẩn đục* ( *impurity*)
của một phép phân chia. Hàm số này sẽ cho giá trị thấp nhất nếu dữ liệu trong
mỗi *child node* nằm trong cùng một class (tinh khiết nhất), và cho giá trị cao
nếu mỗi *child node* có chứa dữ liệu thuộc nhiều class khác nhau.
Một hàm số có các đặc điểm này và được dùng nhiều trong lý thuyết thông tin là
hàm
*entropy*.
### 2.2. Hàm số entropy
Cho một phân phối xác suất của một biến rời rạc \(x\) có thể nhận \(n\) giá trị
khác nhau \(x_1, x_2, \dots, x_n\). Giả sử rằng xác suất để \(x\) nhận các giá trị
này là \(p_i = p(x = x_i)\) với \(0 \leq p_i \leq 1, \sum_{i=1}^n p_i = 1\). Ký hiệu
phân phối này là \(\mathbf{p} = (p_1, p_2, \dots, p_n)\). Entropy của phân phối này được
định nghĩa là
\[
H(\mathbf{p}) = -\sum_{i=1}^n p_i \log(p_i)\quad\quad (1)
\]
trong đó \(\log\) là logarit tự nhiên (
*Một số tài liệu dùng logarit cơ số
2, nhưng giá trị của \(H(\mathbf{p})\) chỉ khác đi bằng cách nhân với một hằng số.*) và
quy ước \(0 \log(0) = 0\).
Xét một ví dụ với \(n = 2\) được cho trên Hình 3. Trong trường hợp \(\mathbf{p}\)
là
*tinh khiết* nhất, tức một trong hai giá trị \(p_i\) bằng 1, giá trị kia
bằng 0, entropy của phân phối này là \(H(\mathbf{p}) = 0\). Khi \(\mathbf{p}\) là *vẩn
đục* nhất, tức cả hai giá trị \(p_i = 0.5\), hàm entropy đạt giá trị cao nhất.
|
|![]()
|Hình 3: Đồ thị của hàm entropy với \(n = 2\).|
Tổng quát lên với \(n > 2\), hàm entropy đạt giá trị nhỏ nhất nếu có một giá trị \(p_i = 1\), đạt giá trị lớn nhất nếu tất cả các \(p_i\) bằng nhau ((việc này có thể được chứng minh bằng
[phương pháp nhân tử Lagrange](/2017/04/02/duality/#--phuong-phap-nhan-tu-lagrange)).
Những tính chất này của hàm entropy khiến nó được sử dụng trong việc đo
*độ vẩn đục* của một phép phân chia của ID3. Vì lý do này, ID3 còn được
gọi là *entropy-based decision tree*.
### 2.3. Thuật toán ID3
Trong ID3,
*tổng có trọng số của entropy tại các leaf-node* sau khi xây
dựng decision tree được coi là hàm mất mát của decision tree đó. Các trọng số ở
đây tỉ lệ với số điểm dữ liệu được phân vào mỗi node. Công việc của ID3 là tìm
các cách phân chia hợp lý (thứ tự chọn thuộc tính hợp lý) sao cho hàm mất mát
cuối cùng đạt giá trị càng nhỏ càng tốt. Như đã đề cập, việc này đạt được bằng
cách chọn ra thuộc tính sao cho nếu dùng thuộc tính đó để phân chia, entropy tại
mỗi bước giảm đi một lượng lớn nhất. Bài toán xây dựng một decision tree bằng
ID3 có thể chia thành các bài toán nhỏ, trong mỗi bài toán, ta chỉ cần chọn ra
thuộc tính giúp cho việc phân chia đạt kết quả tốt nhất. Mỗi bài toán nhỏ này
tương ứng với việc phân chia dữ liệu trong một *non-leaf node*. Chúng ta
sẽ xây dựng phương pháp tính toán dựa trên mỗi node này.
Xét một bài toán với \(C\) class khác nhau. Giả sử ta đang làm việc với một
*non-leaf node* với các điểm dữ liệu tạo thành một tập \(\mathcal{S}\) với số
phần tử là \(|\mathcal{S}| = N\). Giả sử thêm rằng trong số \(N\) điểm dữ
liệu này, \(N_c, c= 1, 2, \dots, C\) điểm thuộc vào class \(c\). Xác suất để
mỗi điểm dữ liệu rơi vào một class \(c\) được xấp xỉ bằng \(\frac{N_c}{N}\)
(maximum likelihood estimation). Như vậy, entropy tại node này được tính bởi:
\[ H(\mathcal{S}) = -\sum_{c=1}^C \frac{N_c}{N} \log\left(\frac{N_c}{N}\right) \quad\quad
(2)
\]
Tiếp theo, giả sử thuộc tính được chọn là \(x\). Dựa trên \(x\), các điểm dữ liệu
trong \(\mathcal{S}\) được phân ra thành \(K\) child node \(\mathcal{S}_1, \mathcal{S}_2, \dots, \mathcal{S}_K\) với số
điểm
trong mỗi child node lần lượt là \(m_1, m_2, \dots, m_K\). Ta định nghĩa
\[ H(x, \mathcal{S}) = \sum_{k=1}^K \frac{m_k}{N} H(\mathcal{S}_k) \quad\quad (3) \]
là tổng có trọng số entroy của mỗi child node–được tính tương tự như (2). Việc lấy trọng số này là quan trọng vì các node thường có số lượng điểm khác nhau.
Tiếp theo, ta định nghĩa
*information gain* dựa trên thuộc tính \(x\):
\[ G(x, \mathcal{S}) = H(\mathcal{S}) - H(x, \mathcal{S}) \]
Trong ID3, tại mỗi node, thuộc tính được chọn được xác định dựa trên:
\[
x^* = \arg\max_{x} G(x, \mathcal{S}) = \arg\min_{x} H(x, \mathcal{S})
\]
tức thuộc tính khiến cho
*information gain* đạt giá trị lớn nhất.
Câu hỏi tiếp theo là khi nào thì dừng cách phân chia? Câu trả lời sẽ được đề cập sau mục ví dụ dưới đây.
### 2.4. Ví dụ
Để mọi thứ được rõ ràng hơn, chúng ta cùng xem ví dụ với dữ liệu huấn luyện
được cho trong Bảng dưới đây. Bảng dữ liệu này được lấy
từ cuốn sách
[Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques](ftp://ftp.ingv.it/pub/manuela.sbarra/Data%20Mining%20Practical%20Machine%20Learning%20Tools%20and%20Techniques%20-%20WEKA.pdf), trang 11. Đây là một bảng dữ liệu được sử
dụng rất nhiều trong các bài giảng về decision tree. Bảng dữ liệu này mô tả mối
quan hệ giữa thời tiết trong 14 ngày (bốn cột đầu, không tính cột id) và việc một đội bóng có chơi bóng hay
không (cột cuối cùng). Nói cách khác, ta phải dự đoán giá trị ở cột cuối cùng nếu biết giá trị của bốn cột còn lại.
|id||outlook||temperature||humidity||wind||play|
|1||sunny||hot||high||weak||no|
|2||sunny||hot||high||strong||no|
|3||overcast||hot||high||weak||yes|
|4||rainy||mild||high||weak||yes|
|5||rainy||cool||normal||weak||yes|
|6||rainy||cool||normal||strong||no|
|7||overcast||cool||normal||strong||yes|
|8||sunny||mild||high||weak||no|
|9||sunny||cool||normal||weak||yes|
|10||rainy||mild||normal||weak||yes|
|11||sunny||mild||normal||strong||yes|
|12||overcast||mild||high||strong||yes|
|13||overcast||hot||normal||weak||yes|
|14||rainy||mild||high||strong||no|
Có bốn thuộc tính thời tiết:
-
*Outlook*nhận một trong ba giá trị: sunny, overcast, rainy.
-
*Temperature*nhận một trong ba giá trị: hot, cool, mild.
-
*Humidity*nhận một trong hai giá trị: high, normal.
-
*Wind*nhận một trong hai giá trị: weak, strong.
(Tổng cộng có \(3\times 3 \times 2 \times 2 = 36\) loại thời tiết khác nhau, trong đó 14 loại được thể hiện trong bảng.)
Đây có thể được coi là một bài toán dự đoán liệu đội bóng có chơi bóng không dựa trên các quan sát thời tiết. Ở đây, các quan sát đều ở dạng categorical. Cách dự đoán dưới đây tương đối đơn giản và khá chính xác, có thể không phải là cách ra quyết định tốt nhất:
-
Nếu
*outlook = sunny*và *humidity = high*thì *play = no*.
-
Nếu
*outlook = rainy*và *windy = true*thì *play = no*.
-
Nếu
*outlook = overcast*thì *play = yes*.
-
Ngoài ra, nếu
*humidity = normal*thì *play = yes*.
-
Ngoài ra,
*play = yes*.
Chúng ta sẽ cùng tìm thứ tự các thuộc tính bằng thuật toán ID3.
Trong 14 giá trị đầu ra ở Bảng trên, có năm giá trị bằng
*no* và chín giá trị
bằng *yes*. Entroy tại *root node* của bài toán là:
\[
H(\mathcal{S}) = - \frac{5}{14}\log\left(\frac{5}{14}\right) - \frac{9}{14}\log\left(\frac{9}{14}\right)
\approx 0.65
\]
Tiếp theo, chúng ta tính tổng có trọng số entropy của các *child node* nếu chọn
một trong các thuộc tính *outlook, temperature, humidity, wind, play* để phân
chia dữ liệu.
Xét thuộc tính
*outlook*. Thuộc tính này có thể nhận một trong ba giá trị
*sunny, overcast, rainy*. Mỗi một giá trị sẽ tương ứng với một
*child node*. Gọi tập hợp các điểm trong mỗi child node này lần lượt là
\(\mathcal{S}_s, \mathcal{S}_o, \mathcal{S}_r\) với tương ứng \(m_s, m_o,
m_r\) phần tử. Sắp xếp lại Bảng ban đầu theo thuộc tính outlook ta đạt được ba
Bảng nhỏ sau đây.
|id||outlook||temperature||humidity||wind||play|
|1||sunny||hot||high||weak||no|
|2||sunny||hot||high||strong||no|
|8||sunny||mild||high||weak||no|
|9||sunny||cool||normal||weak||yes|
|11||sunny||mild||normal||strong||yes|
|id||outlook||temperature||humidity||wind||play|
|3||overcast||hot||high||weak||yes|
|7||overcast||cool||normal||strong||yes|
|12||overcast||mild||high||strong||yes|
|13||overcast||hot||normal||weak||yes|
|id||outlook||temperature||humidity||wind||play|
|4||rainy||mild||high||weak||yes|
|5||rainy||cool||normal||weak||yes|
|6||rainy||cool||normal||strong||no|
|10||rainy||mild||normal||weak||yes|
|14||rainy||mild||high||strong||no|
Quan sát nhanh ta thấy rằng
*child node* ứng với *outlook = overcast* sẽ có
entropy bằng 0 vì tất cả \(m_o = 4\) output đều là *yes*. Hai *child node* còn
lại với \(m_s = m_r = 5\) có entropy khá cao vì tần suất output bằng *yes*
hoặc *no* là xấp xỉ nhau. Tuy nhiên, hai *child node* này có thể được phân chia
tiếp dựa trên hai thuộc tính *humidity* và *wind*.
Bạn đọc có thể kiểm tra được rằng \[ \begin{eqnarray} H(\mathcal{S}_s) &=&-\frac{2}{5}\log\left(\frac{2}{5}\right) - \frac{3}{5}\log\left(\frac{3}{5}\right) \approx 0.673 \\ H(\mathcal{S}_o) &=& 0 \\ H(\mathcal{S}_r) &=& -\frac{3}{5}\log\left(\frac{2}{5}\right) - \frac{3}{5}\log\left(\frac{3}{5}\right) \approx 0.673 \\ H({outlook}, \mathcal{S}) &=& \frac{5}{14}H(\mathcal{S}_s) + \frac{4}{14}H(\mathcal{S}_o) + \frac{5}{14}H(\mathcal{S}_r) \approx 0.48 \end{eqnarray} \]
Xét thuộc tính
*temperature*, ta có phân chia như các Bảng dưới đây.
|id||outlook||temperature||humidity||wind||play|
|1||sunny||hot||high||weak||no|
|2||sunny||hot||high||strong||no|
|3||overcast||hot||high||weak||yes|
|13||overcast||hot||normal||weak||yes|
|id||outlook||temperature||humidity||wind||play|
|4||rainy||mild||high||weak||yes|
|8||sunny||mild||high||weak||no|
|10||rainy||mild||normal||weak||yes|
|11||sunny||mild||normal||strong||yes|
|12||overcast||mild||high||strong||yes|
|14||rainy||mild||high||strong||no|
|id||outlook||temperature||humidity||wind||play|
|5||rainy||cool||normal||weak||yes|
|6||rainy||cool||normal||strong||no|
|7||overcast||cool||normal||strong||yes|
|9||sunny||cool||normal||weak||yes|
Gọi \(\mathcal{S}_h, \mathcal{S}_m, \mathcal{S}_c\) là ba tập con tương ứng với
*temperature* bằng *hot, mild, cool*. Bạn đọc có thể tính được
\[
\begin{eqnarray}
H(\mathcal{S}_h) &=& -\frac{2}{4}\log\left(\frac{2}{4}\right)-\frac{2}{4}\log\left(\frac{2}{4}\right)
\approx 0.693 \\
H(\mathcal{S}_m) &=& - \frac{4}{6}\log\left(\frac{4}{6}\right) - \frac{2}{6}\log\left(\frac{2}{6}\right)
\approx 0.637 \\
H(\mathcal{S}_c) &=& - \frac{3}{4}\log\left(\frac{3}{4}\right) - \frac{1}{4}\log\left(\frac{1}{4}\right)
\approx 0.562 \\
H(temperature, \mathcal{S}) &=& \frac{4}{14}H(\mathcal{S}_h) + \frac{6}{14}H(\mathcal{S}_m) +
\frac{4}{14}H(\mathcal{S}_c) \approx 0.631
\end{eqnarray}
\]
Việc tính toán với hai thuộc tính còn lại được dành cho bạn đọc. Nếu các kết
quả là giống nhau, chúng sẽ bằng:
\[
H(humidity, \mathcal{S}) \approx 0.547, \quad H(wind, \mathcal{S}) \approx 0.618
\]
Như vậy, thuộc tính cần chọn ở bước đầu tiên là
*outlook* vì
\(H(outlook, \mathcal{S})\) đạt giá trị nhỏ nhất (information gain là lớn nhất).
Sau bước phân chia đầu tiên này, ta nhận được ba child node với các phần tử như
trong ba Bảng phân chia theo
*outlook*. Child node thứ hai không cần phân chia tiếp vì nó
đã *tinh khiết*. Với child node thứ nhất, ứng với *outlook =
sunny*, kết quả tính được bằng ID3 sẽ cho chúng ta thuộc tính *humidity*
vì tổng trọng số của entropy sau bước này sẽ bằng 0 với output bằng *yes*
khi và chỉ khi *humidity = normal*. Tương tự, child node ứng với
*outlook = wind* sẽ được tiếp tục phân chia bởi thuộc tính *wind*
với output bằng *yes* khi và chỉ khi *wind = weak*.
Như vậy, cây quyết định cho bài toán này dựa trên ID3 sẽ có dạng như trong Hình 4.
|
|![]()
|Hình 4: Decision tree cho bài toán ví dụ sử dụng thuật toán ID3.|
### 2.5. Điều kiện dừng
Trong các thuật toán decision tree nói chung và ID3 nói riêng, nếu ta tiếp tục
phân chia các node
*chưa tinh khiết*, ta sẽ thu được một tree mà mọi điểm
trong tập huấn luyện đều được dự đoán đúng (giả sử rằng không có hai input giống
nhau nào cho output khác nhau). Khi đó, tree có thể sẽ rất phức tạp (nhiều node)
với nhiều leaf node chỉ có một vài điểm dữ liệu. Như vậy, nhiều khả năng
overfitting sẽ xảy ra.
Để tránh overfitting, một trong số các phương pháp sau có thể được sử dụng. Tại một node, nếu một trong số các điều kiện sau đây xảy ra, ta không tiếp tục phân chia node đó và coi nó là một leaf node:
-
nếu node đó có entropy bằng 0, tức mọi điểm trong node đều thuộc một class.
-
nếu node đó có số phần tử nhỏ hơn một ngưỡng nào đó. Trong trường hợp này, ta chấp nhận có một số điểm bị phân lớp sai để tránh overfitting. Class cho leaf node này có thể được xác định dựa trên class chiếm đa số trong node.
-
nếu khoảng cách từ node đó đến root node đạt tới một giá trị nào đó. Việc hạn chế
*chiều sâu của tree*này làm giảm độ phức tạp của tree và phần nào giúp tránh overfitting.
-
nếu tổng số leaf node vượt quá một ngưỡng nào đó.
-
nếu việc phân chia node đó không làm giảm entropy quá nhiều (information gain nhỏ hơn một ngưỡng nào đó).
Ngoài các phương pháp trên, một phương pháp phổ biến khác được sử dụng để tránh
overfitting là
*pruning*, tạm dịch là *cắt tỉa*.
### 2.6. Pruning
Pruning là một kỹ thuật regularization để tránh overfitting cho decision tree
nói chung. Trong pruning, một decision tree sẽ được xây dựng tới khi mọi điểm
trong training set đều được phân lớp đúng. Sau đó, các leaf node có chung một
non-leaf node sẽ được
*cắt tỉa* và non-leaf node đó trở thành một
leaf-node, với class tương ứng với class chiếm đa số trong số mọi điểm được
phân vào node đó. Việc cắt tỉa cây quyết định này có thể được xác định dựa
vào các cách sau.
-
Dựa vào một validation set. Trước tiên, training set được tách ra thành một training set nhỏ hơn và một validation set. Decision tree được xây dựng trên training set cho tới khi mọi điểm trong training set được phân lớp đúng. Sau đó, đi ngược từ các leaf node, cắt tỉa các sibling node của nó và giữ lại node
*bố mẹ*nếu độ chính xác trên validation set được cải thiện. Khi nào độ chính xác trên validation set không được cải thiện nữa, quá trình pruning dừng lại. Phương pháp này còn được gọi là *reduced error pruning*.
-
Dựa vào toàn bộ data set. Trong phương pháp này, ta không tách tập training ban đầu ra mà sử dụng toàn bộ dữ liệu trong tập này cho việc xây dựng decision tree. Một ví dụ cho việc này là cộng thêm một đại lượng regularization vào hàm mất mát. Đại lượng regularization sẽ lớn nếu số leaf node là lớn. Cụ thể, giả sử decision tree cuối cùng có \(K\) leaf node, tập hợp các điểm huấn luyện rơi vào mỗi leaf node lần lượt là \(\mathcal{S}_1, \dots, \mathcal{S}_K\). Khi đó, regularized loss của ID3 có thể được tính tương tự như (3): \[ \mathcal{L} = \sum_{k = 1}^K \frac{|\mathcal{S}_k|}{|\mathcal{S}|} H(\mathcal{S}_k) + \lambda K \quad\quad (5) \] với \(|\mathcal{S}_k|\) ký hiệu số phần tử của tập hợp \(\mathcal{S}_k\) và \(H(\mathcal{S}_k)\) chính là entropy của leaf node tương ứng với \(\mathcal{S}_k\), được tính tương tự như (2), và \(\lambda\) là một số thực dương không quá lớn. Giá trị của hàm số này nhỏ nếu cả data loss–số hạng thứ nhất–nhỏ (entropy tại mỗi node là thấp) và regularization–số hạng thứ hai–cũng nhỏ (số leaf node là ít). Vì hàm mất mát trong (5) là một hàm rời rạc, rất khó để trực tiếp tối ưu hàm này. Việc tối ưu có thể được thực hiện thông qua pruning như sau. Trước hết, xây dựng một decision tree mà mọi điểm trong tập huấn luyện đều được phân loại đúng (toàn bộ các entopy của các node bằng 0). Lúc này data loss bằng 0 nhưng regularization có thể lớn, khiến cho \(\mathcal{L}\) lớn. Sau đó, ta có thể
*tỉa*dần các leaf node sao cho \(\mathcal{L}\) giảm. Việc cắt tỉa được lặp lại đến khi \(\mathcal{L}\) không thể giảm được nữa.
-
Các kỹ thuật pruning khác có thể được tìm thấy
[tại đây](https://link.springer.com/article/10.1023/A:1022604100933).
## 3. Lập trình Python cho ID3
Module DecisionTree trong sklearn không thực hiện thuật toán ID3 mà là một
thuật toán khác được đề cập trong bài tiếp theo. Phiên bản hiện tại trong
sklearn chưa hỗ trợ các thuộc tính ở dạng categorical. Với dữ liệu có thuộc
tính categorical, cách thường dùng là chuyển đổi các thuộc tính đó sang dạng
numerical (1, 2, 3 cho mỗi giá trị). Chẳng hạn, các giá trị
*hot, mild,
cool* có thể lần lượt được thay bằng *1, 2, 3*. Cách làm này có hạn chế
vì trong cách chuyển đổi này, *mild* là trung bình cộng của *hot*
và *cool*, nhưng nếu thứ tự các giá trị được đặt khác đi, việc chuyển
đổi có thể ảnh hưởng lớn tới kết quả. Nhắc lại rằng các thuộc tính
categorical, ví dụ màu sắc, thường không có tính thứ tự.
Dưới đây là cách lập trình của tôi cho ID3, làm việc với cả dữ liệu ở dạng
categorical. (Source code có thể được tìm thấy
[tại đây](https://goo.gl/Kz6S9E)) **Xây dựng class TreeNode**
from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd class TreeNode(object): def __init__(self, ids = None, children = [], entropy = 0, depth = 0): self.ids = ids # index of data in this node self.entropy = entropy # entropy, will fill later self.depth = depth # distance to root node self.split_attribute = None # which attribute is chosen, it non-leaf self.children = children # list of its child nodes self.order = None # order of values of split_attribute in children self.label = None # label of node if it is a leaf def set_properties(self, split_attribute, order): self.split_attribute = split_attribute # split at which attribute self.order = order # order of this node's children def set_label(self, label): self.label = label # set label if the node is a leaf
**Hàm tính entropy dựa trên tần suất**
Trong hàm này, chúng ta phải chú ý bỏ các tần suất bằng 0 đi vì logarit tại đây không xác định.
def entropy(freq): # remove prob 0 freq_0 = freq[np.array(freq).nonzero()[0]] prob_0 = freq_0/float(freq_0.sum()) return -np.sum(prob_0*np.log(prob_0))
Phần còn lại của source code (bao gồm
class DecisionTreeID3) có
thể được tìm thấy
[tại đây](https://goo.gl/Kz6S9E).
Dữ liệu trong trong ví dụ được được lưu trong file
[. Việc huấn luyện decision tree dựa trên ID3 cho tập
dữ liệu này và đầu ra dự đoán cho training set được cho bởi weather.csv](https://github.com/tiepvupsu/DecisionTreeID3/blob/master/weather.csv)
df = pd.DataFrame.from_csv('weather.csv') X = df.iloc[:, :-1] y = df.iloc[:, -1] tree = DecisionTreeID3(max_depth = 3, min_samples_split = 2) tree.fit(X, y) print(tree.predict(X))
*Kết quả*
['no', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'no']
Không có gì bất ngờ, decision tree dự đoán đúng 100% các điểm trong training set.
## 4. Thảo luận
-
Nếu một thuộc tính có thể nhận rất nhiều giá trị, decision tree thu được có thể sẽ có rất nhiều node. Xét một ví dụ về các triệu chứng của các bệnh nhân trong một bệnh viện và đầu ra là mắc bệnh hay không. Mỗi bệnh nhân có một mã số (id) khác nhau. Nếu ta sử dụng thuộc tính này cho việc huấn luyện, ta rất có thể sẽ thu được mộ decision tree mà mỗi leaf node ứng với một bệnh nhân. Lúc đó mô hình này là vô dụng, vì không thể dự đoán được việc mắc bệnh hay không của một bệnh nhân mới.
-
Khi một thuộc tính nhận giá trị liên tục, chẳng hạn
*temperature*không còn là *hot, mild, cool*nữa mà là các giá trị thực liên tục, vẫn có một cách để áp dụng ID3. Ta có thể chia khoảng giá trị của thuộc tính này thành nhiều phần, mỗi phần có số lượng điểm tương đương, hoặc cũng có thể dùng các thuật toán clustering đơn giản cho một chiều dữ liệu để chia thuộc tính thành các cluster nhỏ. Lúc này, thuộc tính liên tục được chuyển về thuộc tính dạng categorical.
-
Hạn chế lớn nhất của ID3 và decision tree nói chung là việc nếu một điểm dữ liệu mới rơi vào
*nhầm*nhánh ở ngay những lần phân chia đầu tiên, kết quả cuối cùng sẽ khác đi rất nhiều. Việc rơi vào nhầm nhánh này rất dễ xảy ra trong trường hợp thuộc tính liên tục được chia thành nhiều nhóm nhỏ, vì hai điểm có thuộc tính tương ứng rất gần nhau có thể rơi vào hai nhóm khác nhau.
## 5. Tài liệu tham khảo
[1]
[CSE5230 Tutorial: The ID3 Decision Tree Algorithm](http://web.info.uvt.ro/~dzaharie/dm2016/projects/DecisionTrees/DecisionTrees_ID3Tutorial.pdf).
[2]
[Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow](http://shop.oreilly.com/product/0636920052289.do)

Set-Cookie: __cfduid=d8438b476f402b497c5ced5766988c7cb1534488745; expires=Sat, 17-Aug-19 06:52:25 GMT; path=/; domain=.machinelearningcoban.com; HttpOnly; Secure

Via: 1.1 varnish


text:
Sản phẩm đã cho vào giỏ hàng
Kệ Menu Mica A4 Đế Tam Giác Liền
CÒN HÀNG
Giá 60,000₫
- Kệ menu mica A4 đế tam giác liền được làm từ chất liệu mica trong dày 2mm.Kích thước đặt vừa khổ giấy A4
- Ứng dụng:Dùng trong các công ty,các ban ngành tổ chức,trong các siêu thị,showroom,nhà hàng,quán ăn,quán cafe,trong các chương trình tổ chức sự kiện với mục đích giới thiệu về sản phẩm...
Miễn phí vận chuyển với đơn hàng giá trị trên 2 triệu VNĐ
Giao hàng ngay
Tất cả sản phẩm Mica Thành Đạt áp dụng chính sách đổi trả 1 đổi 1 Nếu sản phẩm bị lỗi
Chính sách bảo hành
Chính sách Combo
- Kệ menu mica A4 đế tam giác liền được làm từ chất liệu mica trong dày 2mm.Kích thước đặt vừa khổ giấy A4
- Ứng dụng:Dùng trong các công ty,các ban ngành tổ chức,trong các siêu thị,showroom,nhà hàng,quán ăn,quán cafe,trong các chương trình tổ chức sự kiện với mục đích giới thiệu về sản phẩm và dịch vụ
Thông Tin Sản Phẩm
Mọi thông tin chi tiết về sản phẩm quý khách hàng gọi theo số 0985884866 để được tư vấn tốt nhất

markdown:
Sản phẩm đã cho vào giỏ hàng
[x](javascript:void(0)) ![ img](http://theme.hstatic.net/1000217843/1000282356/14/logo.png?v=661)
CÒN HÀNG
Giá 60,000₫
Miễn phí vận chuyển với đơn hàng giá trị trên 2 triệu VNĐ
Giao hàng ngay
Tất cả sản phẩm Mica Thành Đạt áp dụng chính sách đổi trả 1 đổi 1 Nếu sản phẩm bị lỗi
Chính sách bảo hành
Chính sách Combo
|Nhà sản xuất||Công Ty TNHH Mica Thành Đạt|
|Độ dày mica||2mm|
|Màu Mica||Mica Trong|
|Tên sản phẩm||Kệ Menu Mica A4 Đế Tam Giác Liền|
|Mã sản phẩm||MNTGA42|
|Kích thước||Đặt vừa khổ giấy A4|
|Thời gian giao hàng||Giao hàng ngay (với đơn hàng số lượng lớn hoặc đặt hàng theo yêu cầu sẽ giao hàng sau 3-4 ngày)|
|Liên hệ||0985884866|
Mọi thông tin chi tiết về sản phẩm quý khách hàng gọi theo số 0985884866 để được tư vấn tốt nhất
32,000₫
by Công Ty TNHH Mica Thành Đạt
52,000₫
by Công Ty TNHH Mica Thành Đạt
38,000₫
by Công Ty TNHH Mica Thành Đạt
13,000₫
by Công Ty TNHH Mica Thành Đạt

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: nginx

Content-Type: text/html; charset=utf-8

X-Crawler-Transfer-Encoding: chunked

Connection: keep-alive

Vary: Accept-Encoding

Set-Cookie: shop_ref=; expires=Fri, 14 Sep 2018 08:59:00 GMT; path=/; samesite=lax

X-Cache: miss

P3P: CP="NOI DSP COR NID ADMa OPTa OUR NOR"

X-Content-Type-Options: nosniff

X-XSS-Protection: 1; mode=block

X-Crawler-Content-Encoding: gzip


text:
Giỏ Hàng đang trống!
/
0 Bình luận
Xu hướng tìm kiếm:
Giấy Cuộn AnAn
anan giay cuon
giay anan
giay vuong anan
giay suc anan
anan
giay ve sinh
giay ve sinh anan
Giấy Cuộn AnAn

Server: Apache

X-Powered-By: PleskLin

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache

Set-Cookie: currency=VND; expires=Sun, 16-Sep-2018 06:57:20 GMT; Max-Age=2592000; path=/; domain=myphamlan.com

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Keep-Alive: timeout=3, max=100

Connection: Keep-Alive


text:
Clip
Phim
Music
Gameshow
Sao
Sao trẻ
Sao Việt
Sao Hàn
Sao Hoa Ngữ
Sao Hollywood
Đẹp
Trang điểm
Thời trang
Mẹ và bé
Dinh dưỡng
Sức khỏe
Mẹo nuôi con
Chơi
Du lịch
Ẩm thực
Hài
Truyện cười
Ảnh bựa
Xã hội
Đời sống
Pháp luật
Kinh tế
Bói
Độc lạ
Đàn ông
Thể thao
Công nghệ
Ô tô - Xe máy
Top những kiểu áo xinh ngất ngây mà hội chị em nên 'tậu' gấp
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Những nhóm con giáp 'cạ cứng' là 'quý nhân phù trợ' của nhau
Vợ sắp cưới kém nghệ sĩ Công Lý 15 tuổi vừa đẹp lại khéo, bao người ngưỡng mộ
Giải mã nguyên nhân vì sao đến nay Văn Toàn vẫn chưa được vào sân tại ASIAD
Mách mẹ phương pháp dạy toán mới cho trẻ lớp 1 cực hay
Lâm Tâm Như hào hứng khoe ảnh Hoắc Kiến Hoa hôn má nhân ngày Valentine Trung Quốc
Tin mới vụ con dâu giết mẹ chồng: Tiếp tục điều tra làm rõ vì nghi còn đồng phạm
Selena Gomez vừa tung ảnh sexy, Hailey Baldwin lại lo lắng muốn kết hôn Justin Bieber ngay?
Cười xỉu trước sự sáng tạo bá đạo của những người lười biếng
Hà Hồ, Phạm Hương làm cộng đồng mạng dậy sóng với kiểu tóc mới
Phạm Phương Thảo tung MV cổ trang đầy bí ẩn
Hài
Tiểu phẩm
Nhạc
Drama
TV show
Tin xã hội
Clip
Đau ruột vì những màn đối đáp ''bá đạo'' của Trường Giang - Hari Won
Cả hai đã có những phút giây cực hài hước trên sân khấu. Sự dễ thương của Hari Won làm không ít khán giả phải xiêu lòng.
Trường Giang bị lừa mất cả xe máy
Theo nguồn internet
09:48
10/10/2015
Clip
Tin mới nhất
Top những kiểu áo xinh ngất ngây mà hội chị em nên 'tậu' gấp
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Những nhóm con giáp 'cạ cứng' là 'quý nhân phù trợ' của nhau
Vợ sắp cưới kém nghệ sĩ Công Lý 15 tuổi vừa đẹp lại khéo, bao người ngưỡng mộ
Giải mã nguyên nhân vì sao đến nay Văn Toàn vẫn chưa được vào sân tại ASIAD
Mách mẹ phương pháp dạy toán mới cho trẻ lớp 1 cực hay
Tin liên quan
Trường Giang bị lừa mất cả xe máy
Clip nổi bật
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Phạm Phương Thảo tung MV cổ trang đầy bí ẩn
Vừa cười vừa mỏi tay nhặt sạn phim 'Diên Hi công lược'
Huỳnh Lập và Khánh Chi đóng cảnh nóng trong MV Duyên mình lỡ
Nhã Phương đập tan tin đồn mang bầu bằng cách gì?
Gạo Nếp Gạo Tẻ tập 44: bà Mai bực tức khi bị Hân phán xét
Tin cùng chuyên mục
Vừa hôn vừa tập thể dục
Minh Hằng khoe vòng một căng tràn
Cứ bơm xe là... tốc váy
MC lộ ngực dẫn chương trình
Không kìm được nước mắt khi nghe em bé mù hát Wrecking Ball cực hay
Xuất hiện hot girl gợi cảm "gây mê" khi cover nhạc Hàn
Tin mới cập nhật
Có thể bạn quan tâm
TAGS
những,
đối đáp,
đạo,
hai,
phút giây,
hài hước,
trên,
sân khấu,
làm,
không,
Tiêu điểm
Clip hài: Đố bạn nhịn được cười
Clip hài: Bắt chọn gái xinh ngực lép hay gái xấu ngực khủng và câu trả lời khiến nửa thế giới phải câm nín
Clip hài - Trường Giang: 'Nhã Phương mặt đẹp, chỉ có cái tính xấu thôi'
Clip hài: Trường Giang nhận xét thí sinh 'Mặt nạ ngôi sao' hát như... chích ngừa
Clip hài: Chó giả chết như thật, 'bạn' đau buồn sủa vang
Clip
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Phạm Phương Thảo tung MV cổ trang đầy bí ẩn
Vừa cười vừa mỏi tay nhặt sạn phim 'Diên Hi công lược'
Tin nổi bật
Clip hài: Mỹ nhân 'nhọ' nhất tuần với 4 lần 'vồ ếch' trong 15 giây
Clip hài: Clip cắt ghép Chi Pu đi thi 'The Face' cực hài hước
Clip hài: Cô bé Thái Lan nhép chuẩn, diễn sâu khiến khán giả cười lăn
Clip hài: Trấn Thành 'nhép' Mỹ Linh với biểu cảm siêu khó đỡ
Clip hài: Cậu bé khóc thét không cho chị đi lấy chồng vì sợ chị khổ
Tin liên quan
Vừa hôn vừa tập thể dục
Minh Hằng khoe vòng một căng tràn
Cứ bơm xe là... tốc váy
MC lộ ngực dẫn chương trình
Không kìm được nước mắt khi nghe em bé mù hát Wrecking Ball cực hay
Xuất hiện hot girl gợi cảm "gây mê" khi cover nhạc Hàn
Clip
Sao
Đẹp
Mẹ và bé
Chơi
Hài
Xã hội
Đàn ông
Sale@visionasia.net
+84-8 6683-8411
Trang thông tin điện tử tổng hợp Netlife
Số giấy phép: 51/GP - STTTT, cấp ngày 16/11/2016
Sale and Marketing: Vision Asia Corp.
Địa chỉ: Tòa Nhà Khải Hoàn, 83B Hoàng Sa, Phường Đa Kao, Quận 1, TP.TPHCM

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Cache-Control: private


text:
Clip
Phim
Music
Gameshow
Sao
Sao trẻ
Sao Việt
Sao Hàn
Sao Hoa Ngữ
Sao Hollywood
Đẹp
Trang điểm
Thời trang
Mẹ và bé
Dinh dưỡng
Sức khỏe
Mẹo nuôi con
Chơi
Du lịch
Ẩm thực
Hài
Truyện cười
Ảnh bựa
Xã hội
Đời sống
Pháp luật
Kinh tế
Bói
Độc lạ
Đàn ông
Thể thao
Công nghệ
Ô tô - Xe máy
Top những kiểu áo xinh ngất ngây mà hội chị em nên 'tậu' gấp
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Những nhóm con giáp 'cạ cứng' là 'quý nhân phù trợ' của nhau
Vợ sắp cưới kém nghệ sĩ Công Lý 15 tuổi vừa đẹp lại khéo, bao người ngưỡng mộ
Giải mã nguyên nhân vì sao đến nay Văn Toàn vẫn chưa được vào sân tại ASIAD
Mách mẹ phương pháp dạy toán mới cho trẻ lớp 1 cực hay
Lâm Tâm Như hào hứng khoe ảnh Hoắc Kiến Hoa hôn má nhân ngày Valentine Trung Quốc
Tin mới vụ con dâu giết mẹ chồng: Tiếp tục điều tra làm rõ vì nghi còn đồng phạm
Selena Gomez vừa tung ảnh sexy, Hailey Baldwin lại lo lắng muốn kết hôn Justin Bieber ngay?
Cười xỉu trước sự sáng tạo bá đạo của những người lười biếng
Hà Hồ, Phạm Hương làm cộng đồng mạng dậy sóng với kiểu tóc mới
Phạm Phương Thảo tung MV cổ trang đầy bí ẩn
Phim
Cận cảnh Trần Kiều Ân và Huỳnh Hiểu Minh tình tứ trong Cẩm tú duyên hoa lệ mạo hiểm
Cẩm tú duyên hoa lệ mạo hiểm là dự án phim chuyển thể từ tiểu thuyết Dân quốc Cẩm Tú Duyên của nhà văn Niệm Nhất. Trong phim, Trần Kiều Ân hợp tác cùng Huỳnh Hiểu Minh, kể lại chuyện tình Tả Chấn – Cẩm Tú đầy nước mắt ở Thượng Hải những năm 1930.
Clip: Phim Giết người bằng thuật thôi miên - Trích phim Người thôi miên
Clip: Phim Cười ngất với màn cỗ vũ độc nhất vô nhị và cái kết quá nhọ - Trích phim Fight For My Way
Clip: Phim Đã mắt với màn đánh đấm banh nóc của Park Shin Hye
Cẩm Tú duyên hoa lệ mạo hiểm
xoay quanh cuộc đời và tình yêu nhiều thăng trầm của thiên kim tiểu thư Vinh Cẩm Tú (
Trần Kiều Ân
đóng). Vì cố gắng cứu chữa vết thương cho người thầy bị trúng đạn, cả gia tộc họ Vinh vốn hành y hướng thiện lại phải mang họa diệt vong.
Duy chỉ còn Vinh Cẩm Tú may mắn thoát chết. Nhìn thấy cha mẹ bị sát hại dã man, Cẩm Tú đau đớn, một mình rời quê nhà lên tàu đến Thượng Hải quyết tìm cho ra kẻ thủ ác. Trên chuyến tàu định mệnh ấy, Cẩm Tú tình cờ gặp và cứu Tả Chấn (
Huỳnh Hiểu Minh
đóng). Đó là người đứng thứ hai trong thương hội Hoàng Phố khét tiếng tại Thượng Hải, ai nghe đến tên cũng 10 phần nể chín phần sợ. Và mối lương duyên của cả hai cũng khởi nguồn từ đó.
Theo NetlifeTV
09:20
15/01/2018
Phim
Tin mới nhất
Top những kiểu áo xinh ngất ngây mà hội chị em nên 'tậu' gấp
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Những nhóm con giáp 'cạ cứng' là 'quý nhân phù trợ' của nhau
Vợ sắp cưới kém nghệ sĩ Công Lý 15 tuổi vừa đẹp lại khéo, bao người ngưỡng mộ
Giải mã nguyên nhân vì sao đến nay Văn Toàn vẫn chưa được vào sân tại ASIAD
Mách mẹ phương pháp dạy toán mới cho trẻ lớp 1 cực hay
Tin liên quan
Clip: Phim Giết người bằng thuật thôi miên - Trích phim Người thôi miên
Clip: Phim Cười ngất với màn cỗ vũ độc nhất vô nhị và cái kết quá nhọ - Trích phim Fight For My Way
Clip: Phim Đã mắt với màn đánh đấm banh nóc của Park Shin Hye
Clip: Phim Để chiên trứng đâu phải dễ - Trích phim Công thức cuối cùng
Clip: Phim Đúng chất Già mà Gân luôn - Trích phim Ma Cờ Bạc
Clip: Phim Hàn - Cảnh lãng mạn của cặp đôi Do Bong Son khiến tim chị em vỡ oà
Clip nổi bật
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Phạm Phương Thảo tung MV cổ trang đầy bí ẩn
Vừa cười vừa mỏi tay nhặt sạn phim 'Diên Hi công lược'
Huỳnh Lập và Khánh Chi đóng cảnh nóng trong MV Duyên mình lỡ
Nhã Phương đập tan tin đồn mang bầu bằng cách gì?
Gạo Nếp Gạo Tẻ tập 44: bà Mai bực tức khi bị Hân phán xét
Tin cùng chuyên mục
Khi con gái ngủ đến trưa để mẹ gọi dậy phim Yêu xa
Cạn lời với soái ca chơi chiêu để giành lấy Địch Lệ Nhiệt Ba phim Kiêu Ngạo và Định Kiến
Tỏ tình giúp bạn thân ai ngờ trở thành nữ chính trong phim Khoảnh Khắc Con Tim Rung Động
Màn mời ăn trưa đáng ganh tỵ trong phim Long Nhật Nhất, Cậu Chết Chắc Rồi 2017
Thầy giáo còn gian lận hơn cả trò trong phim Đội Bóng Thiếu Niên
Mê trai là phải biết diễn sâu như cô nàng trong phim Cố Lên Thực Tập Sinh
Tin mới cập nhật
Có thể bạn quan tâm
TAGS
Phim,
phim hay,
phim mới,
top phim,
phim hot,
phim đang hot,
phim hiện đại,
phim cổ trang,
lịch chiếu phim,
Cẩm Tú duyên hoa lệ mạo hiểm,
Trần Kiều Ân,
Huỳnh Hiểu Minh,
Phim,
phim hay,
phim moi,
top phim,
phim hot,
phim dang hot,
phim hien dai,
phim co trang,
lich chieu phim,
Cam Tu duyen hoa le mao hiem,
Tran Kieu An,
Huynh Hieu Minh,
,
Tiêu điểm
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Vừa cười vừa mỏi tay nhặt sạn phim 'Diên Hi công lược'
Nhã Phương đập tan tin đồn mang bầu bằng cách gì?
Gạo Nếp Gạo Tẻ tập 44: bà Mai bực tức khi bị Hân phán xét
Mr Cần Trô vay tiền của người yêu để sửa siêu xe.
Clip
Phạm Băng Băng trốn thuế?
Phạm Phương Thảo tung MV cổ trang đầy bí ẩn
Vừa cười vừa mỏi tay nhặt sạn phim 'Diên Hi công lược'
Tin nổi bật
Khánh Ly "Hoa cỏ may" sau 18 năm làm lại từ đâu
Mất bạn trai chỉ vì đóng cảnh nóng!
Để được đóng phim phải thông qua chính phủ, chuyện thật như đùa tại Triều Tiên
Lan Phương phải leo núi khi mang bầu 4 tháng.
Chờ 10 năm để lại được đắm chìm trong không khí lãng Mama Mia chờ 10 năm để lại được đắm chìm trong không khí lãng mạn của :" Yêu Lần Nữa"
Tin liên quan
Khi con gái ngủ đến trưa để mẹ gọi dậy phim Yêu xa
Cạn lời với soái ca chơi chiêu để giành lấy Địch Lệ Nhiệt Ba phim Kiêu Ngạo và Định Kiến
Tỏ tình giúp bạn thân ai ngờ trở thành nữ chính trong phim Khoảnh Khắc Con Tim Rung Động
Màn mời ăn trưa đáng ganh tỵ trong phim Long Nhật Nhất, Cậu Chết Chắc Rồi 2017
Thầy giáo còn gian lận hơn cả trò trong phim Đội Bóng Thiếu Niên
Mê trai là phải biết diễn sâu như cô nàng trong phim Cố Lên Thực Tập Sinh
Clip
Sao
Đẹp
Mẹ và bé
Chơi
Hài
Xã hội
Đàn ông
Sale@visionasia.net
+84-8 6683-8411
Trang thông tin điện tử tổng hợp Netlife
Số giấy phép: 51/GP - STTTT, cấp ngày 16/11/2016
Sale and Marketing: Vision Asia Corp.
Địa chỉ: Tòa Nhà Khải Hoàn, 83B Hoàng Sa, Phường Đa Kao, Quận 1, TP.TPHCM


text:
Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ
Tượng Nữ Thần Tự Do, Nhà Trắng, tượng đài núi Rushmore, Cầu Cổng Vàng... không cần phải đặt chân lên nước Mỹ, chỉ cần nhìn thoáng qua những kiến trúc này bạn sẽ nhận ra ngay đây là nước Mỹ.
Tượng Nữ thần Tự Do (New York): Món quà của Pháp tặng cho Mỹ vào năm 1886 đã trở thành biểu tượng nổi tiếng toàn cầu của quốc gia này. Với chiều cao 93 m tính từ mặt đất, tuyệt tác kiến trúc này là điểm tham quan không thể bỏ qua khi du khách đến New York.
Nhà Trắng (Washington D.C.): Nơi làm việc và cũng là nơi ở của tổng thống Mỹ có màu trắng nổi bật và thiết kế ấn tượng. Hàng ngày, nơi đây đón hơn 5.000 lượt khách tham quan từ khắp nơi trên thế giới.
Tượng đài Washington (Washington D.C.): Đây là công trình nề cao nhất thế giới (169 m), được xây bằng cẩm thạch, granite và sa thạch để tưởng niệm vị Tổng thống đầu tiên của Mỹ – George Washington. Hình ảnh tòa tháp trắng muốt soi bóng xuống hồ nước đã trở nên quen thuộc không chỉ với người Mỹ mà còn với cả thế giới.
Tượng đài núi Rushmore (Nam Dakota): Công trình nổi tiếng này là một tác phẩm điêu khắc, trong đó gương mặt của 4 tổng thống Mỹ là George Washington, Thomas Jefferson, Abraham Lincoln, và Theodore Roosevelt được tạc lên vách đá.
Cầu Cổng Vàng (California): Cây cầu treo nối San Francisco với hạt Marin hoàn tất vào năm 1937 với chiều dài hơn 3 km và hai tháp cao gần 300 m. Công trình này đã xuất hiện trong vô số phim nổi tiếng toàn cầu của Mỹ.
Tòa nhà Empire State (New York): Nằm giữa khu phố giao dịch nhộn nhịp nhất New York, tòa nhà 102 tầng này có chiều cao lên tới 443 m tính cả ăng-ten và được xem là một biểu tượng văn hóa của Mỹ.
Tượng Lincoln (Washington D.C.): Đặt trong đài tưởng niệm Lincoln có thiết kế theo kiểu đền thờ Hy Lạp, bức tượng khổng lồ và sống động này đã thu hút rất nhiều du khách tới tham quan.
Biểu tượng Hollywood (California): Biển hiệu được xếp bằng các chữ cái in màu trắng có chiều cao 14 m và dài 110 m. Được xây dựng từ năm 1923, bảng hiệu Hollywood đã trở nên quen thuộc với khán giả toàn thế giới khi có mặt trong nhiều bộ phim.

markdown:
# Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ
## Tượng Nữ Thần Tự Do, Nhà Trắng, tượng đài núi Rushmore, Cầu Cổng Vàng... không cần phải đặt chân lên nước Mỹ, chỉ cần nhìn thoáng qua những kiến trúc này bạn sẽ nhận ra ngay đây là nước Mỹ.
Tượng Nữ thần Tự Do (New York): Món quà của Pháp tặng cho Mỹ vào năm 1886 đã trở thành biểu tượng nổi tiếng toàn cầu của quốc gia này. Với chiều cao 93 m tính từ mặt đất, tuyệt tác kiến trúc này là điểm tham quan không thể bỏ qua khi du khách đến New York.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 1](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c11-Copy.jpg)
Nhà Trắng (Washington D.C.): Nơi làm việc và cũng là nơi ở của tổng thống Mỹ có màu trắng nổi bật và thiết kế ấn tượng. Hàng ngày, nơi đây đón hơn 5.000 lượt khách tham quan từ khắp nơi trên thế giới.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 2](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c12-Copy.jpg)
Tượng đài Washington (Washington D.C.): Đây là công trình nề cao nhất thế giới (169 m), được xây bằng cẩm thạch, granite và sa thạch để tưởng niệm vị Tổng thống đầu tiên của Mỹ – George Washington. Hình ảnh tòa tháp trắng muốt soi bóng xuống hồ nước đã trở nên quen thuộc không chỉ với người Mỹ mà còn với cả thế giới.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 4](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c13-Copy.jpg)
Tượng đài núi Rushmore (Nam Dakota): Công trình nổi tiếng này là một tác phẩm điêu khắc, trong đó gương mặt của 4 tổng thống Mỹ là George Washington, Thomas Jefferson, Abraham Lincoln, và Theodore Roosevelt được tạc lên vách đá.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 3](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c14-Copy.jpg)
Cầu Cổng Vàng (California): Cây cầu treo nối San Francisco với hạt Marin hoàn tất vào năm 1937 với chiều dài hơn 3 km và hai tháp cao gần 300 m. Công trình này đã xuất hiện trong vô số phim nổi tiếng toàn cầu của Mỹ.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 5](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c15-Copy.jpg)
Tòa nhà Empire State (New York): Nằm giữa khu phố giao dịch nhộn nhịp nhất New York, tòa nhà 102 tầng này có chiều cao lên tới 443 m tính cả ăng-ten và được xem là một biểu tượng văn hóa của Mỹ.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 7](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c16-Copy.jpg)
Tượng Lincoln (Washington D.C.): Đặt trong đài tưởng niệm Lincoln có thiết kế theo kiểu đền thờ Hy Lạp, bức tượng khổng lồ và sống động này đã thu hút rất nhiều du khách tới tham quan.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 6](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c17-Copy.jpg)
Biểu tượng Hollywood (California): Biển hiệu được xếp bằng các chữ cái in màu trắng có chiều cao 14 m và dài 110 m. Được xây dựng từ năm 1923, bảng hiệu Hollywood đã trở nên quen thuộc với khán giả toàn thế giới khi có mặt trong nhiều bộ phim.
![ Những công trình nổi tiếng đặc trưng của nước Mỹ 8](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/c18-Copy.jpg)

Link: <https://nguoimygocviet.net/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <https://nguoimygocviet.net/?p=3739>; rel=shortlink

Keep-Alive: timeout=5, max=100

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
Như đã hứa, mình xin được dành tặng bản word cho những bạn đã thường xuyên like (hoặc comt hoặc vote) ủng hộ mình ở bộ Biên Bức ^_^ Các bạn để lại email giúp mình với nhé :D Rất xin lỗi vì truyện đã hoàn được mấy tháng rồi mà tới bây giờ mình mới gửi word, bởi vì tính mình khá cầu toàn, vậy nên mình muốn rà soát lại toàn bộ để chắc chắn bản word được hoàn hảo nhất có thể, không bị sót dù chỉ là một lỗi type nhỏ.
Mình cũng có chỉnh sửa lại toàn bộ bản onl rồi nhé, nếu ai muốn thì có thể copy về, đảm bảo không khác gì bản word hoàn chỉnh ^_^
Mình cũng đã cập nhật bản PRC và PDF trong phần mục lục cho những bạn có nhu cầu đọc trên điện thoại nữa đó, vậy nên mình hi vọng sẽ không có ai post lên wattpad nha :D
Chúc các bạn đọc vui! ^_^
Bình luận mới nhất

markdown:
Như đã hứa, mình xin được dành tặng bản word cho những bạn đã thường xuyên like (hoặc comt hoặc vote) ủng hộ mình ở bộ Biên Bức ^_^ Các bạn để lại email giúp mình với nhé :D Rất xin lỗi vì truyện đã hoàn được mấy tháng rồi mà tới bây giờ mình mới gửi word, bởi vì tính mình khá cầu toàn, vậy nên mình muốn rà soát lại toàn bộ để chắc chắn bản word được hoàn hảo nhất có thể, không bị sót dù chỉ là một lỗi type nhỏ.
Mình cũng có chỉnh sửa lại toàn bộ bản onl rồi nhé, nếu ai muốn thì có thể copy về, đảm bảo không khác gì bản word hoàn chỉnh ^_^
Mình cũng đã cập nhật bản PRC và PDF trong phần mục lục cho những bạn có nhu cầu đọc trên điện thoại nữa đó, vậy nên mình hi vọng sẽ không có ai post lên wattpad nha :D
Chúc các bạn đọc vui! ^_^
## Bình luận mới nhất

Vary: Cookie

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

X-ac: 5.dca _dca


text:
Bán đất gần Ngã Ba Cây Lơn – Đông Hoà – Dĩ An
Đất bán nằm kế bên đường Tô Vĩnh Diện, đất đẹp, dân cư đông
Đất bán nằm gần ký túc xá các trường đại học quốc gia
Đất bán nằm gần chợ, trường học và siêu thị
Đất bán có sổ riêng, giấy tờ hợp lệ
Diện tích: 4,5 x 19,5
- Đất bán giá: 830 triệu ( có thương lượng )
- Điện thoại: 0917 259 416
Đất bán hỗ trợ vay vốn ngân hàng với lãi suất 70%/ Bao chi phí chuyển nhượng sang tên cho khách hàng.
XEM THÊM: Bán đất mặt tiền, kinh doanh buôn bán thị xã dĩ an chính chủ
Xem qua hình ảnh thực tế đất bán gần ngã ba cây lơn dĩ an
Nếu bạn thực sự muốn mua lô đất này của mình xin liên hệ tới số điện thoại: 0917 259 416/ để nhận được giá ưu đãi nhất có thể/ Với giá bán gốc chỉ có 850 TRIỆU.
Bài viết tham khảo thêm mới nhất hôm nay:

markdown:
## Bán đất gần Ngã Ba Cây Lơn – Đông Hoà – Dĩ An
Đất bán nằm kế bên đường Tô Vĩnh Diện, đất đẹp, dân cư đông
Đất bán nằm gần ký túc xá các trường đại học quốc gia
Đất bán nằm gần chợ, trường học và siêu thị
Đất bán có sổ riêng, giấy tờ hợp lệ
Diện tích: 4,5 x 19,5
- Đất bán giá: 830 triệu ( có thương lượng )
- Điện thoại: 0917 259 416
Đất bán hỗ trợ vay vốn ngân hàng với lãi suất 70%/ Bao chi phí chuyển nhượng sang tên cho khách hàng.
XEM THÊM:
[Bán đất mặt tiền, kinh doanh buôn bán thị xã dĩ an chính chủ](http://nhabinhduong.com.vn/ban-dat-binh-duong/ban-dat-mat-tien-kinh-doanh-buon-ban-thi-xa-di-an-chinh-chu)
### Xem qua hình ảnh thực tế đất bán gần ngã ba cây lơn dĩ an
![ Hình ảnh đất bán dĩ an](http://nhabinhduong.com.vn/wp-content/uploads/2016/07/IMG_4623-338x450.jpg)
![ Hình ảnh đất bán dĩ an](http://nhabinhduong.com.vn/wp-content/uploads/2016/07/IMG_4623-338x450.jpg)
![ vị trí gần đường lớn đẹp rộng rãi](http://nhabinhduong.com.vn/wp-content/uploads/2016/07/IMG_4629-338x450.jpg)
![ vị trí gần đường lớn đẹp rộng rãi](http://nhabinhduong.com.vn/wp-content/uploads/2016/07/IMG_4629-338x450.jpg)
Nếu bạn thực sự muốn mua lô đất này của mình xin liên hệ tới số điện thoại: 0917 259 416/ để nhận được giá ưu đãi nhất có thể/ Với giá bán gốc chỉ có 850 TRIỆU.
Bài viết tham khảo thêm mới nhất hôm nay:

Link: <https://nhabinhduong.com.vn/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <https://nhabinhduong.com.vn/?p=29212>; rel=shortlink

Connection: close


text:
Con người là vốn quý nhất của gia đình, xã hội, quốc gia vì có thể thực hiện tất cả mọi sự tốt đẹp, tác động và chi phối toàn thể xã hội ấy.
Việc Xây dựng Nhân Hiệu Việt và quản trị tài sản vô hình của Nhân Hiệu Việt là một vấn đề còn khá mới về lý luận và thực tiễn.
Làm thế nào để Xây dựng “Hòn gạch chuẩn” cho đời người, và phương pháp hiện thực hoá các tiêu chuẩn này,
nhằm giúp mỗi công dân tạo dựng được một cuộc sống ý nghĩa, hạnh phúc và thành đạt.
Dự án giáo dục và chuỗi các hoạt động về xây dựng Nhân Hiệu Việt được tổ chức nhằm mục đích
kiến giải, gợi mở, đề xuất những giải pháp tiếp cận, định hình những giá trị cốt lõi
giúp Nhân Hiệu Việt bắt kịp thang giá trị phổ quát của nhân loại đương thời về :
• Rèn luyện nhân cách, Phẩm chất trí tuệ, Năng lực cảm thụ, Năng lực học tập, Ý thức cộng đồng.
• Tầm nhìn cần có của Nhân hiệu Việt trong thế giới phẳng.
• Xây dựng Định vị nhân hiệu và bản sắc văn hoá của nhân hiệu
• Nắm được phương pháp phát triển bản thân (PDP)
• Học hỏi những phẩm chất tinh hoa của các dân tộc.
Dự án cũng đặt ra vấn đề : mỗi cá nhân, công dân, thanh niên, tri thức trẻ Việt đã có Kế hoạch xây dựng phát triển bản thân chưa ?
đâu là cơ sở lý luận cho vấn đề cốt yếu này ? Gia đình, Xã hội, Nhà trường và mỗi cá nhân đang đứng ở đâu trong sứ mệnh này ?

Set-Cookie: language=vi-VN; path=/; HttpOnly

X-Powered-By-Plesk: PleskWin


text:
Đây là Bộ sưu tập Thư viện Giáo án Giáo dục Công dân 9 và tuyển chọn những bài giảng điện tử, giáo án điện tử, đề thi Thư viện Giáo án Giáo dục Công dân 9 hay tại nslide.com được chia sẽ cho các bạn học sinh và giáo viên nghiên cứu tham khảo hoàn toàn miễn phí,từ các lớp: lớp mầm , chồi lá, mẫu giáo, lớp 1, lớp 2, lớp 3, lớp 4, lớp 5, lớp 6, lớp 7, lớp 8, lớp 9, lớp 10, lớp 11, lớp 12, trung học, cao đẳng , đại học
Giáo án Giáo dục Công dân 9
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/5/2018
Xem: 0
-
NGLL 9-HKII
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 25/5/2018
Xem: 0
-
Bài 18. Sống có đạo đức và tuân theo pháp luật
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 24/5/2018
Xem: 0
-
Bài 15. Vi phạm pháp luật và trách nhiệm pháp lí của công dân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 3
-
Bài 18. Sống có đạo đức và tuân theo pháp luật
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 3
-
Bài 2. Tự chủ
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 0
-
Bài 1. Chí công vô tư
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 0
-
Bài 8. Năng động, sáng tạo
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 12/5/2018
Xem: 0
-
Bài viết về người phụ nữ
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 12/5/2018
Xem: 0
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/4/2018
Xem: 0
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/4/2018
Xem: 0
-
Bài 16. Quyền tham gia quản lí nhà nước, quản lí xã hội của công dân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/4/2018
Xem: 0
-
SK chi dao cong tac chu nhiem THCS
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/4/2018
Xem: 2
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/3/2018
Xem: 12
-
Bài 15. Vi phạm pháp luật và trách nhiệm pháp lí của công dân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
Bài 16. Quyền tham gia quản lí nhà nước, quản lí xã hội của công dân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
Bài 15. Vi phạm pháp luật và trách nhiệm pháp lí của công dân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
Bài 12. Quyền và nghĩa vụ của công dân trong hôn nhân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
Bài 13. Quyền tự do kinh doanh và nghĩa vụ đóng thuế
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
Bài 12. Quyền và nghĩa vụ của công dân trong hôn nhân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
Bài 11. Trách nhiệm của thanh niên trong sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
Bài 16. Quyền tham gia quản lí nhà nước, quản lí xã hội của công dân
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
CÂU HỎI DAP AN RUNG CHUONG VANG 2018
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 17/3/2018
Xem: 0
-
Hướng dẫn dạy HĐNGLL
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 1
-
Giáo án HDDNGLL trọn bộ
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 1
-
KH- Giáo án HĐNGLL 9
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 3
-
Giáo án HĐNG L9
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 1
-
lop 9
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 29/1/2018
Xem: 4
-
Giáo án học kì 2
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/1/2018
Xem: 0
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/1/2018
Xem: 0
-
Bài 13. Quyền tự do kinh doanh và nghĩa vụ đóng thuế
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 25/12/2017
Xem: 0
-
giáo án học kỳ 1
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 11/12/2017
Xem: 24
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 9/12/2017
Xem: 11
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 5/12/2017
Xem: 10
-
Bài 9. Làm việc có năng suất, chất lượng, hiệu quả
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 4/12/2017
Xem: 12
-
THỰC HÀNH NGOẠI KHÓA CÁC VẤN ĐỀ CỦA ĐỊA PHƯƠNG VÀ MỘT SỐ NỘI DUNG ĐÃ HỌC. CHỦ ĐỀ: BẠO LỰC HỌC ĐƯỜNG.
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/11/2017
Xem: 14
-
Giáo án cả năm
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/11/2017
Xem: 5
-
Giáo án học kì 2
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 17/11/2017
Xem: 0
-
TRAC NGHIEM GDCD9 - 300
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/11/2017
Xem: 0
-
Bài 8. Năng động, sáng tạo
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/10/2017
Xem: 0
-
TÀI LIỆU ÔN HSG GDCD 9 92017
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 15/10/2017
Xem: 0
-
Bài 5. Tình hữu nghị giữa các dân tộc trên thế giới
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 15/10/2017
Xem: 17
-
Bài 8. Năng động, sáng tạo
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/10/2017
Xem: 11
-
Bài 1. Chí công vô tư
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 6/10/2017
Xem: 0
-
Bài 6. Hợp tác cùng phát triển
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 2/10/2017
Xem: 0
-
Tuần 7
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/9/2017
Xem: 12
-
Tuần 6
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 11
-
Tuần 5
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 10
-
Tuần 4
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 10
-
Tuần 3
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 0
-
Tuần 2
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 10
-
Tuần 1
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 0

markdown:
## Đây là Bộ sưu tập Thư viện Giáo án Giáo dục Công dân 9 và tuyển chọn những bài giảng điện tử, giáo án điện tử, đề thi Thư viện Giáo án Giáo dục Công dân 9 hay tại nslide.com được chia sẽ cho các bạn học sinh và giáo viên nghiên cứu tham khảo hoàn toàn miễn phí,từ các lớp: lớp mầm , chồi lá, mẫu giáo, lớp 1, lớp 2, lớp 3, lớp 4, lớp 5, lớp 6, lớp 7, lớp 8, lớp 9, lớp 10, lớp 11, lớp 12, trung học, cao đẳng , đại học
# Giáo án Giáo dục Công dân 9
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.fbx00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/5/2018
Xem: 0
-
[NGLL 9-HKII](https://nslide.com/giao-an/ngll-9-hkii.d9u00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 25/5/2018
Xem: 0
-
[Bài 18. Sống có đạo đức và tuân theo pháp luật](https://nslide.com/giao-an/bai-18-song-co-dao-duc-va-tuan-theo-phap-luat.jhs00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 24/5/2018
Xem: 0
-
[Bài 15. Vi phạm pháp luật và trách nhiệm pháp lí của công dân](https://nslide.com/giao-an/bai-15-vi-pham-phap-luat-va-trach-nhiem-phap-li-cua-cong-dan.nor00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 3
-
[Bài 18. Sống có đạo đức và tuân theo pháp luật](https://nslide.com/giao-an/bai-18-song-co-dao-duc-va-tuan-theo-phap-luat.ior00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 3
-
[Bài 2. Tự chủ](https://nslide.com/giao-an/bai-2-tu-chu.eor00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 0
-
[Bài 1. Chí công vô tư](https://nslide.com/giao-an/bai-1-chi-cong-vo-tu.2nr00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 22/5/2018
Xem: 0
-
[Bài 8. Năng động, sáng tạo](https://nslide.com/giao-an/bai-8-nang-dong-sang-tao.5nj00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 12/5/2018
Xem: 0
-
[Bài viết về người phụ nữ](https://nslide.com/giao-an/bai-viet-ve-nguoi-phu-nu.m5i00q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 12/5/2018
Xem: 0
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.ij1z0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/4/2018
Xem: 0
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.6i1z0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/4/2018
Xem: 0
-
[Bài 16. Quyền tham gia quản lí nhà nước, quản lí xã hội của công dân](https://nslide.com/giao-an/bai-16-quyen-tham-gia-quan-li-nha-nuoc-quan-li-xa-hoi-cua-cong-dan.d3wz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/4/2018
Xem: 0
-
[SK chi dao cong tac chu nhiem THCS](https://nslide.com/giao-an/sk-chi-dao-cong-tac-chu-nhiem-thcs.ujwz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/4/2018
Xem: 2
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.7kuz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/3/2018
Xem: 12
-
[Bài 15. Vi phạm pháp luật và trách nhiệm pháp lí của công dân](https://nslide.com/giao-an/bai-15-vi-pham-phap-luat-va-trach-nhiem-phap-li-cua-cong-dan.bbrz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[Bài 16. Quyền tham gia quản lí nhà nước, quản lí xã hội của công dân](https://nslide.com/giao-an/bai-16-quyen-tham-gia-quan-li-nha-nuoc-quan-li-xa-hoi-cua-cong-dan.p3qz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[Bài 15. Vi phạm pháp luật và trách nhiệm pháp lí của công dân](https://nslide.com/giao-an/bai-15-vi-pham-phap-luat-va-trach-nhiem-phap-li-cua-cong-dan.m3qz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[Bài 12. Quyền và nghĩa vụ của công dân trong hôn nhân](https://nslide.com/giao-an/bai-12-quyen-va-nghia-vu-cua-cong-dan-trong-hon-nhan.j3qz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[Bài 13. Quyền tự do kinh doanh và nghĩa vụ đóng thuế](https://nslide.com/giao-an/bai-13-quyen-tu-do-kinh-doanh-va-nghia-vu-dong-thue.g3qz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[Bài 12. Quyền và nghĩa vụ của công dân trong hôn nhân](https://nslide.com/giao-an/bai-12-quyen-va-nghia-vu-cua-cong-dan-trong-hon-nhan.b3qz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[Bài 11. Trách nhiệm của thanh niên trong sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước](https://nslide.com/giao-an/bai-11-trach-nhiem-cua-thanh-nien-trong-su-nghiep-cong-nghiep-hoa-hien-dai-hoa-dat-nuoc.82qz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[Bài 16. Quyền tham gia quản lí nhà nước, quản lí xã hội của công dân](https://nslide.com/giao-an/bai-16-quyen-tham-gia-quan-li-nha-nuoc-quan-li-xa-hoi-cua-cong-dan.52qz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/3/2018
Xem: 1
-
[CÂU HỎI DAP AN RUNG CHUONG VANG 2018](https://nslide.com/giao-an/cau-hoi-dap-an-rung-chuong-vang-2018.6ilz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 17/3/2018
Xem: 0
-
[Hướng dẫn dạy HĐNGLL](https://nslide.com/giao-an/huong-dan-day-hdngll.aohz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 1
-
[Giáo án HDDNGLL trọn bộ](https://nslide.com/giao-an/giao-an-hddngll-tron-bo.3nhz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 1
-
[KH- Giáo án HĐNGLL 9](https://nslide.com/giao-an/kh-giao-an-hdngll-9.znhz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 3
-
[Giáo án HĐNG L9](https://nslide.com/giao-an/giao-an-hdng-l9.snhz0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/3/2018
Xem: 1
-
[lop 9](https://nslide.com/giao-an/lop-9.ahmy0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 29/1/2018
Xem: 4
-
[Giáo án học kì 2](https://nslide.com/giao-an/giao-an-hoc-ki-2.ijky0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/1/2018
Xem: 0
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.8r5x0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/1/2018
Xem: 0
-
[Bài 13. Quyền tự do kinh doanh và nghĩa vụ đóng thuế](https://nslide.com/giao-an/bai-13-quyen-tu-do-kinh-doanh-va-nghia-vu-dong-thue.st0x0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 25/12/2017
Xem: 0
-
[giáo án học kỳ 1](https://nslide.com/giao-an/giao-an-hoc-ky-1.k6px0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 11/12/2017
Xem: 24
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.bvox0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 9/12/2017
Xem: 11
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.cemx0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 5/12/2017
Xem: 10
-
[Bài 9. Làm việc có năng suất, chất lượng, hiệu quả](https://nslide.com/giao-an/bai-9-lam-viec-co-nang-suat-chat-luong-hieu-qua.0skx0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 4/12/2017
Xem: 12
-
[THỰC HÀNH NGOẠI KHÓA CÁC VẤN ĐỀ CỦA ĐỊA PHƯƠNG VÀ MỘT SỐ NỘI DUNG ĐÃ HỌC. CHỦ ĐỀ: BẠO LỰC HỌC ĐƯỜNG.](https://nslide.com/giao-an/thuc-hanh-ngoai-khoa-cac-van-de-cua-dia-phuong-va-mot-so-noi-dung-da-hoc-chu-de-bao-luc-hoc-duong.q7gx0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/11/2017
Xem: 14
-
[Giáo án cả năm](https://nslide.com/giao-an/giao-an-ca-nam.96gx0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/11/2017
Xem: 5
-
[Giáo án học kì 2](https://nslide.com/giao-an/giao-an-hoc-ki-2.v32w0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 17/11/2017
Xem: 0
-
[TRAC NGHIEM GDCD9 - 300](https://nslide.com/giao-an/trac-nghiem-gdcd9-300.hhnw0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 3/11/2017
Xem: 0
-
[Bài 8. Năng động, sáng tạo](https://nslide.com/giao-an/bai-8-nang-dong-sang-tao.qifw0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 26/10/2017
Xem: 0
-
[TÀI LIỆU ÔN HSG GDCD 9 92017](https://nslide.com/giao-an/tai-lieu-on-hsg-gdcd-9-92017.fr4v0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 15/10/2017
Xem: 0
-
[Bài 5. Tình hữu nghị giữa các dân tộc trên thế giới](https://nslide.com/giao-an/bai-5-tinh-huu-nghi-giua-cac-dan-toc-tren-the-gioi.zh4v0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 15/10/2017
Xem: 17
-
[Bài 8. Năng động, sáng tạo](https://nslide.com/giao-an/bai-8-nang-dong-sang-tao.ji0v0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 10/10/2017
Xem: 11
-
[Bài 1. Chí công vô tư](https://nslide.com/giao-an/bai-1-chi-cong-vo-tu.vzwv0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 6/10/2017
Xem: 0
-
[Bài 6. Hợp tác cùng phát triển](https://nslide.com/giao-an/bai-6-hop-tac-cung-phat-trien.qqtv0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 2/10/2017
Xem: 0
-
[Tuần 7](https://nslide.com/giao-an/tuan-7.chsv0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 30/9/2017
Xem: 12
-
[Tuần 6](https://nslide.com/giao-an/tuan-6.ffnv0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 11
-
[Tuần 5](https://nslide.com/giao-an/tuan-5.7env0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 10
-
[Tuần 4](https://nslide.com/giao-an/tuan-4.3env0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 10
-
[Tuần 3](https://nslide.com/giao-an/tuan-3.zenv0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 0
-
[Tuần 2](https://nslide.com/giao-an/tuan-2.uenv0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 10
-
[Tuần 1](https://nslide.com/giao-an/tuan-1.penv0q.html)
Danh mục: Giáo án điện tử
Thể loại: Giáo án điện tử GD công dân 9
Phí tải: Miễn phí
Ngày : 23/9/2017
Xem: 0

Set-Cookie: ASP.NET_SessionId=zm4mdv2thluubtw1drpbdyhp; domain=nslide.com; path=/; HttpOnly


markdown:
# Review sách Và Thế Là Chúng Ta Tiêu
Tôi mua quyển sách này khi còn là một nhân viên văn phòng và đọc nó khi đã nghỉ việc. Vốn chỉ mong đợi một sự giải tỏa tâm lý nhưng tôi lại nhận được nhiều hơn nhờ lối viết châm biếm mà lại phảng phất xót xa của Ferris. Lần đầu tôi đọc một cuốn sách mà không có nhân vật chính như thế. Ngôi chính được dành cho "chúng tôi" - tất cả những nhân viên của một công ty quảng cáo. Mà những kẻ làm cho công ty quảng cáo thì bạn biết rồi đấy, đều là những nghệ sĩ chờ thời hết. Tôi dám chắc những con người đó đều một thời từng ôm mộng nhà văn, họa sỹ, không chí ít thì cũng là diễn viên. Vì họ đối xử với nhau qua một chiếc mặt nạ dày cộp. Cuốn sách này không có cao trào mà chỉ có điểm mốc là cái sự giảm biên chế vốn rất quen thuộc với những người làm công ăn lương. Những nhân viên vốn lúc nào cũng lờ đờ kia bỗng một ngày sôi sục nhiệt huyết vì không ai muốn ra đi. Bằng mọi giá họ nói xấu, chơi đểu, tìm hết phương cách triệt hạ nhau để giữ lấy miếng cơm manh áo. Từ đó lớp màn hoa mỹ về một văn phòng "cổ cồn trắng" được hạ xuống. Bao nhiêu xấu xa ti tiện nhất thay nhau tràn ra. Những người đồng nghiệp trước mặt tươi cười nhưng sau lưng chuyên xúc xiểm nói xấu nhau. Những công việc thường ngày bỗng trở nên khó khăn vì bao nhiêu chướng ngại do "đồng nghiệp tốt" bày ra nhằm hạ bệ bạn... Văn phòng vốn u ám lờ đờ nhưng bỗng trở nên bừng bừng sức sống. Tiếc thay cái thứ "sức sống" ấy lại đang giết dần giết mòn những con người trong văn phòng ấy. Trận chiến nào rồi cũng có hồi kết. Ở văn phòng ấy có người ở lại cũng có người ra đi. Khi hạ màn thay vì hả hê tôi lại thấy xót xa cho những số phận mà văn phòng đã che dấu. Mỗi người ai cũng có câu chuyện của mình. Họ buồn họ vui, có khi cuộc sống khiến họ bức bối, trầm cảm... nhưng có ai thấu hiểu. Những người ở bên nhau nhiều nhất trong ngày - đồng nghiệp - lại là kẻ sẵn sàng đâm sau lưng nhau nhanh, gọn, chuẩn xác nhất. Khi gấp cuốn sách lại tôi bỗng thấy hơi mệt mỏi vì nhìn lại được những năm tháng mình đã trải qua. Ai nói làm việc ở công ty lớn là hạnh phúc. Ai nói ngày ngày mặc quần áo đẹp đi làm là đáng mơ ước. Khi bạn đã dấn thân vào rồi bạn mới hiểu. "Văn phòng" sẽ như một con ác thú luôn chực chờ cắn nuốt lương tri của bạn ra nghìn mảnh. Có lẽ vẫn còn những nơi thực sự tốt đẹp đấy, nhưng nơi đó tôi sẽ để dành cho một câu chuyện khác, ở một thời điểm khác.
![ Loading 1](/assets/loading-1-bcf51316b59f016596fa76a39778fa5448b8240ede047ba08b78a79c97f4e4df.gif)

Server: nginx/1.10.0 (Ubuntu)

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Cache-Control: max-age=0, private, must-revalidate

Strict-Transport-Security: max-age=15552000; includeSubDomains