TỔNG QUAN VỀ KHÁM PHÁ TRI THỨC KDD VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU DM

DANH MỤC CÁC BẢNG4DANH MỤC CÁC HÌNH5LỜI MỞ ĐẦU6CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU71.1.Tổng quan về khai phá dữ liệu 171.2.Quy trình tổng quát thực hiện khai phá dữ liệu71.3.Tiến trình khám phá tri thức khi đi vào một bài toán cụ thể81.4.Một số kỹ thuật dùng trong Data Mining91.4.1.Cây quyết địn[r]

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]

15CHƯƠNG II: KHAI PHÁ DỮ LIỆU BẰNG LUẬT KẾT HỢPKhai phá dữ liệu bằng luật kết hợp là một phương pháp quan trọng trongkhai phá dữ liệu. Nó được ra đời và phát triển mạnh mẽ trong những năm gầnđây. Lần đầu tiên được Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski, Arun Swami đềxuất năm 1[r]

học, dữ liệu tài chính, và các dữ liệu tiếp thị. Con người không có đủ thờigian để xem xét dữ liệu như vậy. Sự chú ý của con người đã trở thành nguồntài nguyên quý giá.Vì vậy, chúng ta phải tìm cách tự động phân tích dữ liệu, tự động phânloại nó, tự động tóm tắt nó, tự độ[r]

Trong lĩnh vực ngân hàng, với việc phân tách khách hàng thành các nhómđối tượng và xây dựng đội ngũ nhân viên chuyên biệt, các ngân hàng sẽ chủ độnghơn trong việc nghiên cứu, thiết kế sản phẩm dịch vụ, tăng tính cạnh tranh thôngqua khác biệt hóa.Đồng thời các ngân hàng cũng sẽ linh hoạt hơn trong vi[r]

Chương 2: SƠ LƯỢC VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU2.1. Khái niệmKhai phá dữ liệu (Data Mining) được định nghĩa là quá trình trích xuất cácthông tin tiềm ẩn bên trong một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ.Khai phá dữ liệu (KPDL) là quá trình học tri thức mới từ[r]

[3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data MiningTechniques”, Springer-Verlag, 2008.[4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory,Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.[5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S. Yu, Rajeev Motwani, andVipin Kumar, “N[r]

hình đang tồn tại trong các CSDL nhưng vẫn còn bị che khuất bởi hàng núi dữ liệu.Qui trình này bao gồm ba giai đoạn cơ bản: thăm dò, xây dựng mô hình hoặcđịnh nghĩa mẫu, họp thức/kiểm chứng [7].1.2.2.Định nghĩa khai phá dữ liệuKhai phá dữ liệu được dùng để mô tả quá trình phát h[r]

LỜI MỞ ĐẦU......................................................................................................1CHƯƠNG I: TỔNG QUAN KHO DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ.................................3DỮ LIỆU...............................................................................[r]

1MỞ ĐẦU1. Tính cấp thiết của đề tàiHơn một thập niên trở lại đây, khai phá dữ liệu đã trở thànhmột trong những hướng nghiên cứu chính trong lĩnh vực khoa họcmáy tính và công nghệ tri thức. Hàng loạt nghiên cứu, đề xuất rađời đã được thử nghiệm và ứng dụng thành công vào đời sống[r]

Vấn đề phân lớp và dự đoán là khâu rất quan trọng trong học máy và khai phá dữ liệu, phát triển tri thức. Kỹ thuật Support Vector Machines (SVM) được đánh giá là công cụ mạnh và tinh vi nhất hiện nay cho những bài toán phân lớp phi tuyến. Nhiều ứng dụng đã và đang được xây dựng dựa trên kỹ thuật SVM[r]

trong khai phá dữ liệu, nhằm tìm kiếm, phát hiện các cụm, các mẫu dữ liệu tự nhiêntiềm ẩn, quan trọng trong tập dữ liệu lớn, từ đó cung cấp thông tin, tri thức hữu ích choviệc ra quyết định”.Như vậy phân cụm dữ liệu là quá trình chia một tập dữ liệu b[r]

Khoa Khoa Học & Kỹ Thuật Máy TínhTrường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí MinhChương 1: Tổng quanvề khai phá dữ liệuCao Học Ngành Hệ Thống Thông Tin Quản LýGiáo trình điện tửBiên soạn bởi: TS. Võ Thị Ngọc Châu(chauvtn@cse.hcmut.edu.vn)Học kỳ 2 – 2016-20171Tài liệu tham khảo[1] Jia[r]

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài
Trong hoạt động nghiên cứu khoa học, các bài báo khoa học đóng một vai trò rất quan trọng. Nó không chỉ là một bản báo cáo về một công trình nghiên cứu, mà còn là một đóng góp cho kho tàng tri thức của thế giới. Khoa học tiến bộ cũng nhờ một phần lớn vào thông tin từ n[r]

thoại, truy cập internet, tra cứu thông tin từ hộp thư tự động, nhắn tin, gọi 108,Các ứng dụng này được chia thành 3 nhóm ứng dụng khác nhau : Phát hiện.v.v. Dựa trên cơ sở dữ liệu khách hàng chúng ta có thể khám phá mối liên kếtgian lận (fraud detection), các ứng dụng hỗ trợ tiếp thị[r]

MỞ ĐẦU
Trong nhiều năm qua, cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin và ứng
dụng của công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, thì lượng dữ
liệu được các cơ quan thu thập và lưu trữ ngày một nhiều lên. Người ta lưu trữ những
dữ liệu này vì cho rằng nó ẩn chứa những gi[r]

MỞ ĐẦU

Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin
đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên Internet một cách đáng kể. Phương
thức sử dụng giấy tờ trong giao dịch đã dần được số hóa chuyển sang các dạng
văn bản lưu trữ trên máy tính hoặc truyền tải trên mạng.[r]

Trường THPT Bảo LâmGiải tích 12CHƯƠNG I§5. KHẢO SÁT SỰ BIẾN THIÊN VÀ VẼ ĐỒ THỊ CỦA HÀM SỐI. Mục tiêu:Về kiến thức:Học sinh nắm vững :- Sơ đồ khảo sát hàm số chung- Sơ đồ khảo sát hàm số bậc baVề kỹ năng: Học sinh- Nắm được các dạng của đồ thị hàm số bậc ba.- Tâm đối xứng của đồ thị hàm số bậc[r]

MỞ ĐẦU
Kể từ đầu thập niên 70, quản lý dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong các tổ
chức và là một lĩnh vực nghiên cứu đầy thách thức. Các nhà nghiên cứu đã đưa
ra một số ngôn ngữ để mô hình hóa, truy vấn và thao tác dữ liệu, cũng như biểu
diễn các loại ràng buộc toàn vẹn tổng quát, các th[r]

Các bạn đang nghiên cứu khoa học ? hay là các bạn đang đc giao cho 1 bài tập nào đó ? Trên đây là mẫu slide hoàn chỉnh có thể giúp đỡ các bạn đó. Mẫu slide trên sẽ giúp các bạn có thêm thông tin và tài liệu rất bổ ích đó