BÀI GIẢNG MÔN HỌC KHO DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU

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]

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]

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]

[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]

vụ cần phải hoàn thành.(2) Chuẩn bị dữ liệu và thu thập dữ liệu phù hợp với mục đích đề ra.(3) Tiền xử lý dữ liệu là thu thập và xử lý thô(đơn giản) dữ liệu. Gồm các bước sau:Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ DL nhiễu, DL dư thừa không phù hợp.Làm giàu[r]

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG PHÂN LỚP DỊCH VỤ WEB
Tìm hiểu các thuật toán về phân lớp dữ liệu trong khai phá dữ liệu.
Nghiên cứu, xây dựng tập dữ liệu mẫu về các dịch vụ web để thử nghiệm các thuật toán phân lớp.
Thử nghiệm các thuật toán phân lớp trên phần mềm khai phá dữ liệu để[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]

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]

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

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]

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]

Luận văn nghiên cứu tổng quan về đặc tính công nghệ khai phá dữ liệu, các kỹ thuật khai phá dữ liệu (phân cụm, phân lớp..), các phần mềm thông dụng khai phá dữ liệu và giải pháp phân lớp dựa trên cây quyết định. Luận văn tập trung vào thuật toán tiêu biểu ứng dụng cho phạm vi phân tích dữ liệu là “M[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]

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]

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]

define dimension KhachHang as( Ma_KH,TenKH,Ma_TP)3.Phân cấp• Chiều dữ liệu VPĐD có một phân cấp là Thành Phố, Bang. Ý nghĩacủa phân cấp này nói rằng một Bang thì có nhiều Thành Phố, và mỗiThành Phố sẽ có một VP đại diện. Vì thế nếu biết được số cửa hàngthuộc mỗi văn phòng đại diện thì sẽ tổng[r]

Mô tả chi tiết về phương pháp tách từ Tiếng Việt, kiến thức và kĩ năng tách từ Tiếng Việt. Hỗ trợ trong việc học môn học Khai phá dữ liệu. Bài toán xử lý văn bản
Các vấn đề trong xử lý văn bản
Mô hình hóa bài toán
Tình hình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam

MỤC LỤC

1. Giới thiệu
2. Tại Sao Phải Khai Phá Dữ Liệu
3. Khái Niệm Kho Dữ Liệu
4. Cấu Trúc Kho Dữ Liệu
5. Mối Liên Quan Giữa Kho Dữ Liệu Và Khai Phá Dữ Liệu
6. OLAP là gì
7. Mô Hình Dữ Liệu Đa Chiều
8. Công cụ hỗ trợ OLAP









1. Giới thiệu.
Công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng và[r]

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]

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]