- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression)
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 3: Hồi quy tuyến tính (Linear regression). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học có giám sát (Supervised learning); hồi quy tuyến tính; học hàm hồi quy; hàm đánh giá lỗi (loss function); hàm lỗi thực nghiệm;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
24 p husc 23/12/2023 14 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Hồi quy tuyến tính, Linear regression, Học có giám sát, Thuật toán bình phương tối thiểu
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 11: Máy vector hỗ trợ (SVM)
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 11: Máy vector hỗ trợ (SVM). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu máy vectơ hỗ trợ; siêu phẳng phân tách; phân tách tuyến tính (linear separability); bài toán cực tiểu hóa có ràng buộc đẳng thức;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
52 p husc 23/12/2023 15 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Máy vector hỗ trợ (SVM), Phân tách tuyến tính, Tập điều kiện Karush-Kuhn-Tucker, Biểu thức đối ngẫu
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks)
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: mạng nơ-ron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng ANN; hàm đánh giá lỗi (Loss function); giải thuật học lan truyền ngược;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
71 p husc 23/12/2023 7 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Mạng nơron, Neural networks, Mạng nơ-ron nhân tạo, Giải thuật học lan truyền ngược
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 6: Phân loại và đánh giá hiệu năng
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 6: Phân loại và đánh giá hiệu năng. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: đánh giá hiệu năng hệ thống học máy; các phương pháp đánh giá; lựa chọn tham số; đánh giá và lựa chọn mô hình; các tiêu chí đánh giá;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
30 p husc 23/12/2023 9 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy, Học có giám sát, Multi-class classification, Multi-label classification
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: expectation maximization; GMM và K-means; thuật toán EM; mô hình hỗn hợp và phân cụm; mạng nơron để thực hiện suy diễn Bayes;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
22 p husc 23/12/2023 13 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Học dựa trên xác suất, Naïve gradient decent, Huấn luyện K-means, Thuật toán EM
Xây dựng cây quyết định mờ theo cách tiếp cận của đại số gia tử.
Nghiên cứu các phương pháp xây dựng cây quyết định rõ đã có, đề xuất các thuật toán học phân lớp bằng cây quyết định mờ theo hướng tăng độ chính xác cho quá trình sử dụng. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
14 p husc 23/12/2020 210 0
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Đại số gia tử, Hàm đo, Phân lớp dữ liệu, Cây quyết định mờ, Khai phá dữ liệu, Thuật toán phân lớp
Độ đo tương tự hỗn hợp đóng vai trò quan trọng trong các bài toán phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu dựa trên khoảng cách hay dựa trên độ tương tự giữa các đối tượng như bài toán phân lớp, phân cụm,... Bài báo trình bày chi tiết hơn về độ đo tương tự hỗ hợp có trọng số được xác định tự động dựa trên lý thuyết tập thô.
10 p husc 31/01/2018 259 1
Từ khóa: Độ đo tương tự hỗn hợp, Bài toán phân lớp dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Trọng số MSM-R, Bài toán phát hiện tri thức, Khai phá dữ liệu, Lý thuyết tập thô
Tìm hiểu về thuật toán Hp-growth và Hui-miner trong khai phá tập mục lợi ích/
Trình bày về khai phá dữ liệu và khai phá luật kết hợp một số thuật toán khai phá tập mục lợi ích cao. Về bài toán khai phá tập mục lợi ích cao, thuật toán UP-Growth và thuật toán HUI-Miner. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
5 p husc 23/10/2017 499 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khám phá tri thức, Khai phá dữ liệu, Khai phá luật kết hợp, Khai phá tập mục, Thuật toán Up-Growth, Thuật toán HUI-Miner.
Xây dựng hệ hỗ trợ phân loại hồ sơ vay vốn tại Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn.
Nghiên cứu quy trình và cấu trúc của hệ hỗ trợ quyết định, và lựa chọn các kỹ thuật khai phá dữ liệu phù hợp với bài toán phân loại hồ sơ vay vốn. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
5 p husc 23/10/2017 284 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Hỗ trợ quyết định, Khai phá dữ liệu, Phân loại dữ liệu, Thuật toán lan truyền, Dữ liệu xếp hạng, Dữ liệu huấn luyện, Xử lý dữ liệu, Xếp hạng tín dụng, Xếp hạng khách hàng, Hệ thống chấm điểm.
Tìm hiểu về khai phá dữ liệu đồ thị.
Trình bày về khai phá dữ liệu, phân lớp dữ liệu và khai phá luật kết hợp. một số khái niệm về đồ thị, đồ thị con thường xuyên, khai phá đồ thị con thường xuyên dựa vào Apriori và thuật toán tăng trưởng nền. ứng dụng của khai phá đồ thị là dự đoán phân loại của enzyme và khai phá cây con thường xuyên trên cơ sở dữ liệu weblogs. Ghi chú:...
5 p husc 20/10/2017 283 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Dữ liệu, Các loại dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Mô hình phân lớp, Đồ thị con, Dữ liệu đồ thị, Thuật toán, Bài toán ứng dụng, Quy ước biểu diễn, Cấu trúc dữ liệu đồ thị.
Xây dựng hệ hỗ trợ dự báo khả năng bỏ học của học sinh.
Nghiên cứu về kỹ thuật nâng cao độ chính xác cho dữ liệu mất cân bằng lớp, về thuật các thuật toán đã nghiên cứu để xây dựng mô hình dự báo khả năng học sinh bỏ học theo thuật toán Bayes và C4.5. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
6 p husc 20/10/2017 264 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khai phá dữ liệu, Luật kết hợp, THuật toán CI3, Thuật toán C4.5, Cây phân lớp, Việc phân lớp, Giới thiệu phần mềm, Dự báo học sinh bỏ học, Thu thập dữ liệu, Mô hình J48.
Tìm hiểu thuật toán ADTDA và FID3 xây dựng cây quyết định dựa vào tập thô.
Trình bày một số phương pháp tổng quan để xây dựng cây quyết định dựa vào tập thô và thuật toán ID3, ADTDA, FID3 xây dựng cây quyết định. Phát biểu bài toán để kiểm chứng thuật toán ID3, ADTDA, FID3 xây dựng cây quyết định trên bộ dữ liệu demo. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
5 p husc 20/10/2017 253 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Tập mờ, Biến ngôn ngữ, Khai phá dữ liệu, Tập thô, Bảng quyết định, Cây quyết định, Thuật toán ID3, Phân lớp dữ liệu.
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
Tuyển tập tác phẩm văn học hay
15 6995
Bộ sưu tập tài liệu Toán học hay
24 7265
17 11474
Tin nhanh
Công bố quyết định bổ nhiệm Phó Hiệu trưởng nhiệm kỳ 2009 – 2014.
Hội Cựu giáo chức Trường Đại học Khoa học Huế: Gặp mặt đầu năm Xuân Nhâm Thìn 2012.
Lễ kỷ niệm 82 năm thành lập Đảng Cộng Sản Việt Nam (3/2/1930 – 3/2/2012)
Gặp mặt chúc Tết cán bộ của Trường nghỉ hưu tại Huế nhân dịp Tết Nhâm Thìn 2012.