TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU

Introduction to Datamining, NXB. Wiley Interscience. [4] The Gartner Group, www.gartner.com [5] Joseph. P. Bigus, Datamining with Neural Network, @1996 by The McGraw-Hill Companies, Inc. [6] Lã Văn Út, Phân tích và điều khiển ổn định Hệ thống điện, NXB Khoa học và kỹ thuật [7] Martin T. Hagan, Howar[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]

88Chương 2: Luật kết hợp trong khai phá dữ liệu Định nghĩa 2.5. Độ tin cậy (confidence) của một luật X => Y được định nghĩa là khả năng giao dịch T hỗ trợ X thì cũng hỗ trợ Y. Ký hiệu conf(X => Y )Công thức:Độ hỗ trợ (Support) của một luật X => Y được tính b[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 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]

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]

, độ quan trọng của các mẫu biểu diễn tri thức.Quy trình khai phá dữ liệuNghiên cứu lĩnh vựcNghiên cứu lĩnh vựcRút gọn/chiềuRút gọn/chiềuTạo tập dữ liệu đầu vàoTạo tập dữ liệu đầu vàoTiền xử lý/ làm sạch, mã hóaTiền xử lý/ làm sạch, mã hóaChọn tác vụ khai thác dữ liệuChọn tác vụ[r]

Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng (LV thạc sĩ)Khai phá dữ liệu sử[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

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]

 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]

Báo Cáo Khai Phá Dữ Liệu - Phân lớp dữ liệu số bằng giải thuật K-NN (FULL) - Crawling dữ liệu Facebook - Crawling dữ liệu diễn đàn - Khai phá luật kết hợp - Phát hiện tự động chủ đề nóng trên mạng - Chuẩn hoá ngôn ngữ teen trên Web - Xây dựng hệ thống gợi ý theo lọc cộng đối tác - Phân tích chủ[r]

Tìm hiểu được những ưu điểm cũng như những khó khăn trong việc đào tạo theo tín chỉ, sử dụng phần mềm mã nguồn mở Weka cho việc sinh ra các luật kết hợp nhằm phục vụ việc phân loại. Xây dựng một hệ thống tư vấn môn học cho sinh viên nhằm trợ giúp sinh viên định hướng được trong việc lự[r]

TRANG 1 PHẠM MINH ĐỨC – KHAI PHÁ DỮ LIỆU 2011 BTL KHAI PHÁ DỮ LIỆU Đề bài : POST-OPERATIVE PATIENT Sinh viên thực hiện: Phạm Minh Đức Lớp : HTTT6 GVHD : Hồ Nhật Quang 1.MÔ TẢ BÀI TOÁN TR[r]

Ứng dụng một số kỹ thuật khai phá dữ liệu trong xây dựng mô hình dự báo lưu lượng giao thông theo loại hình phương tiện (LV thạc sĩ)Ứng dụng một số kỹ thuật khai phá dữ liệu trong xây dựng mô hình dự báo lưu lượng giao thông theo loại hình phương tiện (LV thạc sĩ)Ứng dụng một số kỹ thuật khai phá dữ[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]

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

với các tri thức đã biết trước. Các thông tin mà phương pháp này đem lại là các thôngtin hay các tri thức cấp cao diễn tả về các đối tượng trong CSDL. Phương pháp nàyliên quan đến việc tìm kiếm các mẫu trong CSDL. Trong khai phá dữ liệu, quy nạpđược sử dụng tron[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

“Khai thác dữ liệu là quá trình không tầm thường
của việc xác định các mẫu tiềm ẩn có tính hợp lệ,
mới lạ, có ích và có thể hiểu được tối đa trong
CSDL” – U.Fayyad, …(1996)
Một vài ví dụ minh họa ứng dụng KTDL

FBI – theo dõi tội phạm

Các công ty điện thoại

Siêu thị, trung tâm mua sắm (W[r]