» Từ khóa: thuật toán khai phá

Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh - Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu trong kinh doanh. Chương này cung cấp cho học viên những kiến thức về: khai phá dữ liệu; khái niệm kho dữ liệu; một số mẫu dữ liệu trong kinh doanh cần khai phá; tầm quan trọng của khai phá dữ liệu trong kinh doanh; quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh;... Mời các bạn...

 21 p husc 21/11/2024 11 0 Download

Từ khóa: Khai phá dữ liệu trong kinh doanh, Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh, Kho dữ liệu, Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh, Kỹ thuật của khai phá dữ liệu, Thuật toán K-Means

Ứng dụng khai phá dữ liệu để giải quyết bài toán tư vấn trong nhiều lĩnh vực trong đó có lĩnh vực giáo dục. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@husc.edu.vn ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447

 14 p husc 08/11/2024 13 0 Download

Từ khóa: Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Dữ liệu mô tả, Phân lớp dữ liệu, Cây quyết định, Thuật toán phân lớp, Phần mềm Weka, Luật kết hợp.

Tổng quan về khai phá dữ liệu văn bản; Đối sánh văn bản dựa trên độ tương đồng văn bản; Ứng dụng so khớp văn bản trong tách từ. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447

 12 p husc 27/02/2024 38 1 Download

Từ khóa: Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Phân loại văn bản, Lập nhóm văn bản, Tập thuật ngữ, Ngôn ngữ tiếng việt, Hệ số Jaccard, Bài toán tách từ

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 29 0 Download

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 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 28 0 Download

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

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán học có giám sát (Supervised learning) và bài toán học không giám sát (Unsupervised learning); giải thuật phân cụm; đánh giá chất lượng phân cụm (Clustering quality);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 32 p husc 23/12/2023 33 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Giải thuật phân cụm, Đánh giá chất lượng phân cụm, Phương pháp K-means, Thuật toán Online K-means

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 272 0 Download

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

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 520 1 Download

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.

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 307 1 Download

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.

Ứng dụng khai phá quy trình nghiệp vụ bằng cách sử dụng dữ liệu là các bản ghi sự kiện sẵn có tại phòng Công tác sinh viên của trường Đại học Tiền Giang. 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 220 1 Download

Từ khóa: Công nghệ thông tin, Điều khiển luồng, Lớp khám phá, Lớp phù hợp, Thuật toán khai phá, Khai phá quy trình, Công cụ khai phá, Thuật toán Heurictis, Lớp cải tiến.

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 302 1 Download

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.

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 280 1 Download

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.