NHỮNG KHÓ KHĂN TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU

Khai phá dữ liệu trong mô hKhai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hì[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 tr[r]

phù hợp. Thông tin về các hành vi tiêu biểu của các nhóm khách hàng như vậy cóthể được bộ phận tiếp thị sử dụng để phát triển sản phẩm và dịch vụ chuyên sâu.Trong các giải pháp công nghệ hỗ trợ kinh doanh hiện nay, khai phá dữ liệuđang là xu hướng được ưu tiên hàng đầu. Đặc biệt với cô[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]

 Vv……và nhiều lĩnh vực khác Một số ứng dụng của khai phá dữ liệu trong lĩnh vực kinh doanh:∗ BRANDAID: mô hình marketing linh hoạt tập chung vào hàng tiêu dùngđóng gói.∗ CALLPLAN: giúp nhân viên bán hàng xác định số lần viếng thăm củakhách hàng triển vọng và khách hàng hiện có[r]

MỞ ĐẦU
Bài toán dự báo tài chính ngày càng được nhiều người quan tâm trong bối cảnh phát triển kinh tế xã hội. Đầu tư vào thị trường chứng khoán đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và hiểu biết của các nhà đầu tư. Các kĩ thuật khai phá dữ liệu được áp dụng nhằm dự báo sự lên xuống của thị trường là một gợi[r]

Lời nói đầuĐến nay những hệ thống cơ sở dữ liệu đã có mặt tại hầu hết các hoạt độngkinh tế xã hội. Cùng với sự phát triển của công nghệ phần cứng như vi xửlý tốc độ cao, ổ đĩa với dung lượng lưu trữ lớn, khả năng sao lưu thì dữ liệucủa các tổ chức, doanh nghiệp trong quá trình hoạt độn[r]

14Cuối cùng, một ứng dụng cũng rất phổ biến đó là phân lớp khách hàng(classifying). Dựa vào kỹ thuật data mining học trên cây quyết định (decisiontree) trên dữ liệu khách hàng và chi tiết cuộc gọi có thể tìm ra các luật để phânloại khách hàng. Ví dụ ta có thể phân biệt được khách hàng nào thu[r]

minh được áp dụng để trích xuất mẫu dữ liệu).• Đánh giá mẫu (xác định các mô hình thực sự quan tâm đại diện chokiến thức dựa trên một vài đo lường lưu tâm).• Biểu diễn tri thức (nơi kỹ thuật biểu diễn tri thức và sự hình dung đượcsử dụng để trình bày các tri thức được khai thác đến người dùng[r]

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[r]

Khai phá luật kết hợp trong khai phá dữ liệu

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

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]

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

được một mô hình chính xác cho dữ liệu. Một điều cũng khá quan trọng là người thiếtkế giải thuật cũng phải diễn tả được các giả thiết mô tả nào được tạo ra bởi giải thuậtnào. Khả năng miêu tả mô hình càng lớn thì càng làm tăng mức độ nguy hiểm do bịhọc quá và làm giảm đi khả năng dự đoán các[r]

được từ nguồn công cộng và mạng máy tính.2.2 NoSQLCác cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ dữ liệu một cách nhất quán bất kể bản chấtcủa dữ liệu hay ứng dụng nhưng gặp khó khăn trong vấn đề mở rộng hoặc thay đổi cấutrúc. Hiện nay, development platforms là web scale chứ kh[r]

- Luật kết hợp mờ (fuzzy association rules)- Luật kết hợp với thuộc tính được đánh trọng số (association rulewith weighted items)- Luật kết hợp song song (parallel mining of association rule)1.1.3. Thuật toán khai phá luật kết hợpNhững thuật toán đầu tiên để khai phá luật kết hợp được[r]

đối diện với thách thức về mặt hiệu quả và quy mô.-Phân lớp và dự đoán: Xếp một đối tượng vào trong những lớp đã biết. Ví dụ: Phânlớp vùng địa lý theo dữ liệu thời tiết. Đối với hướng tiếp cận này thường áp dụng mộtsố kỹ thuật như học máy, cây quyết định, mạng noron nhân tạo.-Phân cụm[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]

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]