NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU MỜ VÀ ỨNG DỤNG Tìm hiểu các vấn đề trong khai phá luật kết hợp đối với thuộc tính số, ĐSGT Tìm hiểu thuật toán khai phá luật kết hợp mờ tổng quát Nghiên cứu thuật toán khai phá luật kết hợp mờ tổng quát theo hướng tiếp cận ĐSGT
Các thuật toán khai phá dữ liệu và ứng dụng Nội dung Quá trình phát hiện tri thức Khái niệm,phương pháp khai phá dữ liệu Khái niệm về luật kết hợp Quá trình khai phá luật kết hợp Thuật toán Apriori Hình thành, xác định và định nghĩa bài toán. 2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu. 3. Khai phá dữ li[r]
Sự phát triển của công nghệ thông tin và việc ứng dụng công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống, kinh tế xã hội trong nhiều năm qua cũng đồng nghĩa với lượng dữ liệu đã được các cơ quan thu thập và lưu trữ ngày một tích luỹ nhiều lên. Họ lưu trữ các dữ liệu này vì cho rằng trong nó ẩn c[r]
BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa trước, BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa trước
Nội dung Chương I. Tổng quan về khám phá tri thức (KDD) và khai phá dữ liệu (DM) Chương II. Tiền xử lý dữ liệu Chương III. Một số phương pháp khai phá dữ liệu Chương IV. Lượng giá và sử dụng tri thức được khám phá Chương V. Ứng dụng I.1. Khám phá tri thức và khai phá dữ liệu là gì?
45LỜI MỞ ĐẦUkhai phá: Gia tăng tốc độ, cải thiện chất lượng, tính dễ hiểu của các kết quả thuNhư đã biết, trong những năm gần đây công nghệ thông tin phát triển vôcùng nhanh chóng và được ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực đời sống xãhội, nhất là trong quản lý, một lĩnh vực mà yếu tố khoa học công[r]
Mục lục Chương 1: Giới thiệu đề tài 3 1. Đặt vấn đề 3 2. Mục đích 3 3. Nội dung tiểu luận 4 Chương 2: Association Rule 5 I. Một số khái niệm về data mining 5 1. Khai phá dữ liệu (data mining) 5 2. Các tác vụ khai phá dữ liệu (data mining tasksfunctions) 5 II. Association Rule 7 1. Association Rule 7[r]
I. LỜI NÓI ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Ngày nay xuất hiện nhiều loại thiết bị ghi điện tử số như máy quét, microphone, máy ảnh và máy quay cũng như sư phát triển mạnh mẽ của của các bộ nhớ lưu trữ của máy tính và sự phát triển mạnh mẽ của Internet làm cho hệ thống cơ sở dữ liệu đa phương tiện vô cùng l[r]
NGHIÊN CỨU KHAI PHÁ DỮ LIỆU DỰ BÁO KHÁCH HÀNG CÓ KHẢ NĂNG RỜI MẠNG VNPT
Luận văn nghiên cứu về các phương pháp phân lớp trong khai phá dữ liệu dùng để phân lớp, dự đoán các đoán các thuê bao của tập đoàn bưu chính viễn thông VNPT có khả năng rời mạng hay không.
Trong thời buổi hiện đại ngày nay, công nghệ thông tin cũng như những ứng dụng của nó không ngừng phát triển, lượng thông tin và cơ sở dữ liệu được thu thập và lưu trữ cũng tích lũy ngày một nhiều lên. Con người cũng vì thế mà cần có thông tin với tốc độ nhanh nhất để đưa ra quyết định dựa trên lượn[r]
ví dụ thuật toán ID3, C4.5, đôi khi gặp khó khăn trong các trường hợp dữ liệu bị nhiễuhoặc thiếu dữ liệu, không đủ để tạo ra các luật phù hợp hoặc tạo ra các nút có số mẫurất nhỏ. Trong trường hợp này, nếu thuật toán vẫn cứ tiếp tục phát triển cây sẽ dẫn đếntình trạng "Over fitting". Đ[r]
giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá[r]
Tin sinh học (bioinformatics) là một lĩnh vực khoa học sử dụng các công nghệ của ngành toán học ứng dụng, tin học, thống kê, khoa học máy tính và toán sinh học (biomathematics) để giải quyết các vấn đề sinh học
MỤC LỤC I. LỜI MỞ ĐẦU 2 II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT TẬP THÔ LIÊN QUAN 3 1. Khai phá trí thức trong csdl (Knowdlege Discovery in Databases – KDD) 3 2. Tập thô trong khai phá trí thức 3 3. Mô tả các bước khai phá dữ liệu sử dụng lý thuyết tập thô 4 3.1. Hiệu chỉnh dữ liệu: 4 3.2. Rút gọn tập thuộc tính: 4 3.3[r]
XÂY DỰNG LUẬT KẾT HỢP TRÊN BẢNG QUYẾT ĐỊNH CÓ CÁC GIÁ TRỊ THUỘC TÍNH THAY ĐỔI Nghiên cứu tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu, xây dựng thuật toán khai phá luật kết hợp từ bảng dữ liệu khi làm thô, làm mịn các giá trị thuộc tính.