- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Thu thập số liệu là bước rất quan trọng để xây dựng và cập nhật dữ liệu. Quá trình cập nhật dữ liệu thông qua các thông tin về ngành nghề tuyển sinh, quy chế tuyển sinh. 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 312 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Chuẩn bị dữ liệu, Huấn luyện mô hình, Giai đoạn phân lớp, Mô hình túi từ, Công cụ tách từ, Dữ liệu câu hỏi, Xây dựng từ điển, Làm sạch dữ liệu, Tập dữ liệu, Bộ phân lớp.
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 362 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 361 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 370 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 331 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 339 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.
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 399 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.
Bài giảng Động vật học và phân loại động vật: Chương 11 - Nguyễn Hữu Trí
Bài giảng Động vật học và phân loại động vật - Chương 11 trình bày về động vật có xương sống. Nội dung cụ thể gồm có: Phân ngành Sống đuôi (Urochordata), phân ngành Sống đầu (Cephalochordata), phân ngành Động vật có xương sống. Mời các bạn tham khảo.
13 p husc 31/08/2017 287 1
Từ khóa: Động vật học, Phân loại động vật, Động vật có xương sống, Phân ngành Sống đuôi, Phân ngành Sống đầu, Lớp Lưỡng cư
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 332 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 318 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 380 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 về phương pháp hồi quy và ứng dụng vào bài toán dự báo giáo viên THPT.
Tìm hiểu thuật toán Hồi quy và ứng dụng trong Hồi quy có thể được biểu diễn bằng phương pháp hàm hợp lý ước lượng các tham số của một mô hình. Phân tích dữ liệu và ứng dụng thuật toán vào dự báo giáo viên THPT. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 0543. 822440 - 0543. 832447
13 p husc 26/09/2016 386 2
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Phân cụm, Phân lớp, Đa cộng tuyến, Thuật toán hồi quy, Tuyến tính đa biến, Bài toán quy hồi, Hồi quy đơn giản.
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.