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
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]
Giới thiệu về khai phá dữ liệu và các giai đoạn của quy trình khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức và các ứng dụng chính của khai phá dữ liệu 1) Nghiên cứu lĩnh vực - Nghiên cứu lĩnh vực cần sử dụng DM để xác định được những tri thức ta cần chắt lọc tránh tốn thời gian cho những tri thức không[r]
Định nghĩa của Parsaye: “Khai phá dữ liệu là quá trình trợ giúp quyết định,trong đó chúng ta tìm kiếm các mẫu thông tin chưa biết và bất ngờ trongCSDL lớn”Với một cách tiếp cận ứng dụng hơn, tiến sĩ Fayyad đã phátbiểu:”Khai phá dữ liệu thường được xem là việc khám phá tri[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.
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]
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
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
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]
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?
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]
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]
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]
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]
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]