- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
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 268 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.
Tìm hiểu một số kỹ thuật khai phá dữ liệu và ứng dụng vào dự báo nguy cơ mắc bệnh trầm cảm.
Tìm hiểu về lý thuyết khai phá dữ liệu và hệ hỗ trợ ra quyết định dựa vào tìm hiểu những biểu hiện về bệnh trầm cảm, từ đó có thể đưa ra một số giải pháp nâng cao sự hiểu biết của bản thân, cũng như giúp bản thân người mắc bệnh tránh được căn bệnh nguy hiểm này, mặt khác có thể giúp người bệnh tự điều trị cũng như phòng tránh...
6 p husc 13/10/2017 292 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khai phá dữ liệu, Các loại dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Phân cụm dữ liệu, Cây quyết định, Thuật toán Bayes, Quyết định lâm sàng, Rối loạn trầm cảm, Các loại trầm cảm, Tập dữ liệu mẫu.
Trình bày cách tổ chức dữ liệu, cài đặt phần mềm mô phỏng, tiến hành mô phỏng để đưa ra kết quả, đánh giá kết quả đã mô phỏng. Tổ chức dữ liệu trình bày dữ liệu đã thu thập, cài đặt phần mềm mô phỏng giới thiệu phần mềm Matlab, các bước mô phỏng với dữ liệu thực. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email:...
6 p husc 13/10/2017 252 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khai phá dữ liệu, Phân cụm dữ liệu, Mô hình phân cấp, Mô hình phân hoạch, Phân lớp dữ liệu, Hồi quy đơn, Hồi quy đa biến, Phần mềm mô phỏng, Phần mềm matlab.
Tìm hiểu về khai phá dữ liệu, các kỹ thuật khai phá dữ liệu áp dụng cho mô hình dự đoán bằng Naive Bayes. Để phân tích dữ liệu và ứng dụng thuật toán Naive Bayes vào dự đoán kết quả học tập của sinh viên trường Đại học Đồng Tháp. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
7 p husc 13/10/2017 259 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khai phá dữ liệu, Hỗ trợ quyết định, Dựa vào phân lớp, Cây quyết định, Phân lớp Naive Bayes, Thu thập dữ liệu, Xử lý dữ liệu, Hệ thống dự đoán, Giao diện hệ thống.
Tìm hiểu về độ quan trọng của luật kết hợp và phương pháp ẩn tập mục phổ biến.
Trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu, khai phá luật kết hợp và thuật toán Apriori và cải tiến của nó. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 0543. 822440 - 0543. 832447
12 p husc 27/09/2016 262 2
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Phân cụm dữ liệu, Phá luật kết hợp, Thuật toán Apriori, Hệ thống thông tin, Ma trận phân biệt, Độ đo Erim, Tập dữ liệu, Thuật toán MaxMin.
Tìm hiểu một số phương pháp phân lớp dữ liệu không phân cấp.
Trình bày tổng hợp về khai phá tri thức, kỹ thuật khai phá tri thức và các phương pháp phân lớp dữ liệu trên một số bộ dữ liệu sử dụng ngôn ngữ lập trình Java. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 0543. 822440 - 0543. 832447
15 p husc 26/09/2016 240 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Khám phá tri thức, Phân lớp dữ liệu, Thuật toán phân lớp, Lớp đồ lớp.
Nghiên cứu việc chuyển đổi mô hình TimeER sang mô hình đối tượng ODMG.
Khái quát về cơ sở dữ liệu có yếu tố thời gian, các mô hình cơ sở dữ liệu có yếu tố thời gian. Mô hình TimeER trong đó bao gồm các tập thực thể, thuộc tính, mối quan hệ, ràng buộc. Phương pháp chuyển đổi từ mô hình TimeER sang mô hình đối tượng ODMG. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 0543. 822440 - 0543....
11 p husc 26/09/2016 306 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Tập thực thể, Quan hệ lớp cha, Chuyển thông điệp, Phân cấp lớp, Siêu dữ liệu, Ngôn ngữ định dạng, Bước chuyển đổi, Mô hình chuyển đổi.
Tìm hiểu vê hệ hỗ trợ quyết định và ứng dụng vào bài toán dự báo nguy cơ bệnh tiểu đường.
Tìm hiểu một số thuật toán xây dựng hệ hỗ trợ quyết định. Sau đó, áp dụng các thuật toán này để áp dụng vào bài toán dự báo nguy cơ bệnh tiểu đường. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 0543. 822440 - 0543. 832447
11 p husc 21/09/2016 235 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Luật kết hợp, Phân lớp dữ liệu, Hệ thống thông tin, Cây quyết định, Quyết định lâm sàng, Phần mềm Weka, Tập dữ liệu mẫu, Bệnh tiểu đường
Tìm hiểu thuật toán MMC và MMDT trên bảng quyết định đa trị
Trình bày tổng phân lớp dữ liệu, Ứng dụng phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định, mô tả thuật toán xây dựng cây quyết định đơn trị dựa vào phương pháp Hunt làm tư tưởng chủ đạo. Nghiên cứu thuật toán MMC và MMDT với việc trình bày tổng quan về bảng dữ liệu đa trị, cây quyết định đa trị, cách dự đoán một dữ liệu đa trị mới,...
6 p husc 20/06/2016 298 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Dữ liệu đa trị, THuật toán MMDT, Bài toán hỗ trợ, Mô phỏng ứng dụng, Độ tương tự nhãn, Thuật toán xây dựng, Phân lớp dữ liệu
Tìm hiểu kỹ thuật phân lớp SVM và ứng dụng vào việc chọn bài đăng trong Tạp chí Khoa học
Nghiên cứu tổng quan về quá trình khai phá dữ liệu, các phương pháp phân lớp dữ liệu và kỹ thuật phân lớp SVM. Tìm hiểu lý thuyết toán tối ưu và sử dụng các thuật toán thích hợp cho ứng dụng kỹ thuật phân lớp SVM vào việc lựa chọn bài đăng trong Tạp chí Khoa học mang tính khách quan và chính xác cao. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa...
6 p husc 20/06/2016 289 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Cây quyết định, Bài toán đối ngẫu, Quy hoạch trơn lồi, Công cụ Weka
Nghiên cứu việc chuyển đổi mô hình TimeER sang OWL ONTOLOGY.
Trình bày phương pháp chuyển đổi mô hình EER sang OWL-ontology để xây dựng ứng dụng minh họa, trình bày kết quả minh họa và kết quả cài đặt công cụ TimeER2OWL. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
7 p husc 01/06/2016 297 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Web ngữ nghĩa, Lớp cha, Lớp con, Chuyên biệt hóa, Dữ liệu thời gian, Mô hình TimeER, Xây dựng ontology, Ngôn ngữ RDF, Dữ liệu vào, Dữ liệu ra, Phân tích bài toán
Nghiên cứu và xây dựng hệ thống tích hợp thông tin cá nhân dựa trên công nghệ Web ngữ nghĩa.
Hệ thống quản lý thông tin cá nhân theo tiếp cận Web ngữ nghĩa. Cách biểu diễn thông tin bằng RDF và OWL. Truy vấn thông tin cá nhân bằng ngôn ngữ SPARQL. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
10 p husc 27/05/2016 245 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Web ngữ nghĩa, Mô hình dữ liệu RDF, Phân cấp lớp, Phân cấp thuộc tính, Ngôn ngữ RDF, Toán tử tập hợp, Lớp liệt kê, Lớp rời nhau, Khung ứng dụng.
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
Bộ sưu tập tài liệu Toán học hay
24 7851
17 13661
Tuyển tập tác phẩm văn học hay
15 7890
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.