BÀI GIẢNG NHẬP MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN APRIORI ĐỂ HỖ TRỢ SINH VIÊN CHỌN MÔN HỌC
Chương 1: Trình bày giới thiệu chung về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu,
trong đó có đề cập đến khái niệm tri thức, dữ liệu, quá trình khám phá tri thức, nhiệm vụ và các kỹ thuật khám phá tri thức.
Chương 2: Trình bày các phương phá[r]

Qua hai năm học tập, tìm tòi, nghiên cứu, đặc biệt là trong khoảng thời gianlàm luận văn, tác giả đã hoàn thiện luận văn với các mục tiêu đặt ra ban đầu. Cụthể luận văn đã đạt được những kết quả sau:- Trình bày các kiến thức cơ bản về khai phá tri thức và khai phá dữ liệu[r]

Bài toán khai thác thông tin về sản phẩm từ Web 
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
CHƯƠNG 2: KHAI PHÁ VÀ TỔNG HỢP DỮ LIỆU
CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ THÔNG TIN SẢN PHẨM
Web là kho tài nguyên dữ liệu khổng lồ, không ngừng tăng trƣởng với tốc độ
cao. Ngày càng nhiều thông tin trong cuộc sống đƣợc đƣa lên Int[r]

ỨNG DỤNG PHÂN CỤM DỮ LIỆU TRONG PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỂM CỦA HỌC SINH
Bố cục luận văn gồm 3 chương:
Chương 1: Tìm hiểu tổng quan về khai phá dữ liệu và kỹ thuật
phân cụm dữ liệu trong KPDL.

Chương 2: Tìm hiểu một số thuật toán điển hình trong phân cụm
dữ liệu.

Chương 3: Ứng dụng thuật to[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]

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]

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 đềxuấ[r]

KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP CHO CƠ SỞ DỮ LIỆU GIA TĂNG
Chương 1: Trình bày tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu, trong đó có đềcập đến khái niệm tri thức, dữ liệu, quá trình khám phá tri thức, nhiệm vụ và các kỹ thuật khám phá tri thức.

Chương 2: Trình bày về luật kết hợp, trong đó trình bà[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]

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]

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?

Giáo sư Tom[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.

Trường Đại học Công Nghệ ĐHQG Hà Nội
Khoa Công nghệ thông tin
Thuật toán xác định phần tử gây nhiễu (outlier) nhanh trong không gian đa chiều

Môn: Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu
GVHD: PGS.TS. Hà Quang Thụy
Học viên: Bùi Thu Hải
Vũ Thị Anh Trâm
Tài liệu chính:
Fabrizio Angiu[r]

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]

Ngược lại với phương pháp tiến, phương pháp lùi bắt đầu bằng tập tất cả cácthuộc tính. Tại mỗi bước lặp, một thuộc tính tồi nhất (theo tiêu chuẩn đánh giá)sẽ bị loại. Tập thuộc tính ban đầu sẽ nhỏ dần cho đến khi chỉ còn lại một thuộctính hoặc khi điều kiện dừng thỏa mãn. Một phương pháp khác để tạo[r]

Tài liệu này dành cho sinh viên, giáo viên khối ngành công nghệ thông tin tham khảo và có những bài học bổ ích hơn, bổ trợ cho việc tìm kiếm tài liệu, giáo án, giáo trình, bài giảng các môn học khối ngành công nghệ thông tin

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.

Xây dựng tool xử dụng thuật toán Bay[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

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]

KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP VỚI DỮ LIỆU PHÂN TÁN DỰA TRÊN MÔ HÌNH MAPREDUCE
Chương 1: TỔNG QUAN KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Chương 2: KHAI PHÁ LUÂṬ KẾT HƠP
Chương 3: TỔNG QUAN MÔ HÌNH LÂP̣ TRÌNH MAPREDUCE
Chương 4: ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP TRONG MÔ HÌNH MAPREDUCE