SỬ DỤNG PHẦN MỀM WEKA

5. Nội dung đào tạo:a. Lớp đào tạo cơ bản về phần mềm nguồn mở:Tổ chức đào tạo, biên soạn, phát hành các tài liệu hướng dẫn sử dụng các phần mềm nguồn mở: Hệ điều hành Ubuntu/Asianux, Open Office, Moliza ThunderBird, Moliza FireFox, Unikey:Stt Nội dung Số ngày1Hệ điều hành Ubunt[r]

hàng và chi phí quản lý DN4. Kết chuyển hay phân bổ chi phí, doanh thu hoạt động tài chính và chi phí, thu nhập khác5. Kết chuyển lãi (lỗ)2 5 8 710. Ngày phê duyệtNgười viết(Ký và ghi rõ họ tên)Tổ trưởng Bộ môn(Ký và ghi rõ họ tên)Trưởng khoa(Ký và ghi rõ họ tên)TRƯỜNG ĐẠI HỌC CNTT GIA ĐỊNHKHOA TÀI[r]

Tiểu luận kinh tế lượng ĐẠI HỌC DUY TÂN1. Giới thiệu:Sử dụng phần mềm Eviews tiến hành ước lượng, phân tích về hàm hồi quy cho mô hình chứa dữ liệu chéo là giá bán nhà tại quận Cam, bang California (SALEPRIC) với các biến độc lập đó là SQFT (diện tích nhà), GARAGE (số chỗ đậu xe hơi tr[r]

from its equationmean through points1. Mở File Planes1.CATPart trong document.2. Nhấn chuột vào biểu tượng Plane .Khi đó hộp thoại Plane xuất hiện.3. Lựa chọn bề mặt cần khởi tạo và nhập giá trị khoảng cách vào trong hộp thoại. Ví dụ ở đây bạn nhập giá trị là 20mm.9Hội sử dụng phần mềm[r]

1 HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM ETHEREAL 2Mục lục 1. Giới thiệu.................................................................................................................... 3 1.1. Ethereal là gì?....................................................................[r]

1 HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM ĐĂNG TIN TỰ ĐỘNG (MASS FORUM POSTER) Tác giả Phạm Quang Chung (Đà Nẵng) Email danangadv@gmail.com Hỗ trợ kỹ thuật & phân phối Nguyễn Sơn Hà (Hà Nội – Toàn Quốc) Email webmaster@aloxovn.com Điện thoại 0984.16.38.61 Y!M Aloxovn_com Website chính th[r]

_2.BẠN SỬ DỤNG NÓ NHƯ THẾ NÀO?_ TRANG 3 cách hiện thị cách chọn bằng thực đơn, điều đó bắt buộc bạn làm việc trong sự lựa chọn thích hợp cho đến khi có thể áp dụng được…Nhận biết những g[r]

Thông tin thuộc tính gồm có : 9 thành phần CYT cytosolic or cytoskeletal NUC nuclear MIT mitochondrial ME3 membrane protein, no N-terminal signal ME2 membrane protein, uncleaved signal M[r]

 Đối với các chuẩn đoán tổng thể những quy định này sẽ sử dụng chuẩn đoán một phần như một đầu vào sẽ được tạo ra bằng cách sử dụng cá thuật toán học máy CLIP3 - Các thiết lập cảu các b[r]

Tuy nhiên, không có tiêu chí nào là được xem là tốt nhất để đánh hiệu của của phân tích phân cụm, điều này phụ thuộc vào mục đích của phân cụm như: data reduction, “natural clusters”, “u[r]

Ở đây ta sẽ sử dụng và so sánh hiệu quả của 2 mô hình phân lớp của cây quyết định Decision tree là J48 và mô hình MultilayerPerceptron của mạng Neuron Neural network - Mô hình phân lớp c[r]

- OUTPUTITEMSETS: KẾT XUẤT TẬP PHỔ BIẾN TRONG KẾT QUẢ Vì vậy ta thiết đặt các thống số cho bài toán như sau: TRANG 18 10 luật được sinh ra từ dữ liệu weather.nominal được sắp xếp giảm dầ[r]

II.XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU: Dựa trên những dữ liệu thực tế ta xây dựng được bộ dữ liệu: Trường dữ liệu Giải thích Duration Thời gian Wage-increase-first-year Lương tăng trong năm đầu Wage[r]

Quá vừa dữ liệu là hiện tượng: nếu không có các case xung đột là những case mà giá trị cho mọi thuộc tính là giống nhau nhưng giá trị của lớp lại khác nhau thì cây quyết định sẽ phân lớp[r]

GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN SỬ DỤNG CÁC BỘ PHÂN LỚP Xử lý dữ liệu đầu vào: Tất cả các thuộc tính đầu vào này là thuộc tính rời rạc do vậy nó phù hợp với hầu hết các thuật toán liên quan đến việc[r]

TRANG 1 META DATA 2011 BTL KHAI PHÁ DỮ LIỆU Đề bài :META DATA Sinh viên thực hiện: Vũ Lê Hoàng Lớp : HTTT6 GVHD :Hồ Nhật Quang 1.MÔ TẢ BÀI TOÁN Meta Data được sử dụng để đưa ra lời khuyê[r]

Các công việc cụ thể của tiền xử lý dữ liệu bao gồm những công việc như: _Filtering Attributes:_ Chọn các thuộc tính phù hợp với mô hình _Filtering samples:_ Lọc các mẫu instances, patte[r]

MÔ TẢ BÀI TOÁN TRANG 2 VŨ TUẤN ANH- KHAI PHÁ DỮ LIỆU 11/2011 -Giải quyết bài toán :Sử dụng J48 trong Weka dựa vào các thuộc tính để đưa ra cây quyết định xem đó là bóng của loại xe nào 2[r]

Nó được thiết kế sao cho bạn có thể nhanh chống thử nghiệm những cách thức hiện tại trên cơ sở dữ liệu mới một cách linh hoạt.Nó cung cấp nhiều sự hỗ trợ cho toàn bộ quá trình xử lý số l[r]

Entropy của một thuộc tính nào đó sẽ được so sánh với entropy của tất cả các thuộc tính còn lại theo công thức sau: • InterestingnessAttribute = m EntropyAttribute * m -EntropyAttribute [r]