- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Ứng dụng khai phá dữ liệu để tư vấn ngành cho học sinh THPT trên địa bàn tỉnh Quảng Bình.
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
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.
Ứng dụng máy học trong việc phát hiện các liên kết độc hại
Tìm hiểu về Uniform Resource Locator; Một số thuật toán phân lớp dữ liệu trong kỹ thuật máy học có giám sát; Ứng dụng kỹ thuật máy học vào việc phát hiện các URL độc hại. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
12 p husc 21/05/2024 46 0
Từ khóa: Khoa học máy tính, Phương pháp nhận dạng, Phân lớp dữ liệu, Thuật toán Bayes, Cây quyết định, Bộ dữ liệu, Cây trúc cây quyết định
Tìm hiểu phương pháp phân loại quan điểm trong mạng xã hội dựa trên học máy
Tổng quản về phân lớp quan điểm và các hướng tiếp cận; Một số phương pháp phân loại quan điểm dựa trên máy học; Cài đặt mô phỏng và phân tích kết quả. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
12 p husc 04/04/2024 33 0
Từ khóa: Khoa học máy tính, Hệ thống học máy, Hàm mất mát, Bài toán đối ngẫu, Giải thuật phân lớp, Mô hình ngôn ngữ, Ngôn ngữ lập trình, Mô hình phân lớp
Thuật toán phân loại ảnh viễn thám bằng mạng nơ ron nhân tạo một lớp
Bài báo đề xuất thuật toán chi tiết huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo một lớp và ứng dụng phân loại ảnh viễn thám. Kết quả thực nghiệm, đánh giá độ chính xác cho thấy, phương pháp này hoàn toàn khả thi và đơn giản để bán tự động hóa phân loại các đối tượng thể hiện trên ảnh viễn thám, phục vụ cho việc thành lập, cập nhật dữ liệu...
5 p husc 29/01/2021 140 0
Từ khóa: Mạng nơ ron nhân tạo, Phân loại ảnh viễn thám, Dữ liệu không gian địa lý, Mạng nơ ron một lớp, Thuật toán huấn luyện mạng
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 272 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
Thuật toán khai thác tập thường xuyên hiệu quả dựa trên kỹ thuật phân lớp dữ liệu
Trong bài báo này các tác giả đề xuất phương án giải quyết bài toán trên bằng cách phân hoạch dữ liệu thành N lớp, mỗi lớp được lưu trữ độc lập thành 1 file trên bộ nhớ ngoài và đề xuất thuật toán SPP-Mining để khai thác các tập thường xuyên với ngưỡng So tùy ý và được xử lý song song trên N máy.
12 p husc 31/01/2018 237 1
Từ khóa: Thuật toán khai thác, Kỹ thuật phân lớp dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Đề xuất thuật toán SPP-Mining, Phân hoạch dữ liệu, Phân hoạch dữ liệu thành N lớp
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 302 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 280 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 269 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 294 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.
Xây dựng công cụ hỗ trợ học ngôn ngữ lập trình.
Tìm hiểu và thiết kế một số công cụ dùng để mô phỏng thuật toán cụ thể nào đó hoặc mô phỏng thuật toán bằng cách vẽ lưu đồ thuật toán sau đó minh họa trực tiếp trên lưu đồ của bài toán được vẽ. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
5 p husc 13/10/2017 318 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Hệ hỗ trợ, Xây dựng hệ thống, Ngôn ngữ lập trình, Mô phỏng thuật toán, Cấu trúc lệnh, Biểu đồ lớp, Phân loại hệ thống, Phương pháp mô phỏng.
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 265 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.
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
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.