Thuật toán phân lớp dữ liệu

Xem 1-20 trên 96 kết quả Thuật toán phân lớp dữ liệu
  • Với kết cấu nội dung gồm 3 chương, bài thu hoạch "Nghiên cứu và cài đặt các thuật toán phân lớp dữ liệu với Maple" giới thiệu đến các bạn những nội dung về thuật toán Find-s, thuật toán Id3, thuật toán Candidate Elimination. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài thu hoạch để có thêm tài liệu phục vụ nhu cầu học tập và nghiên cứu.

    doc47p ngochunghcm 06-11-2015 34 16   Download

  • Phân lớp dữ liệu là một trong những hướng nghiên cứu chính của khai phá dữ liệu. Công nghệ này đã, đang và sẽ có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực thương mại, ngân hàng, y tế, giáo dục…Trong các mô hình phân lớp đã được đề xuất, cây quyết định

    pdf67p bluesky_12 26-12-2012 183 81   Download

  • Bài giảng Xây dựng hệ khai mỏ dữ liệu: Phân lớp dữ liệu (cây quyết định) của Phan Hiển nêu lên khái quát về phân lớp dữ liệu; yếu tố quan trọng trong phân lớp dữ liệu; xu hướng, thang đo, cách xây dựng, thuật toán trong phân lớp dữ liệu.

    pdf26p cocacola_09 24-11-2015 5 2   Download

  • Bài báo này đề xuất thuật toán phân cụm k-MI (thuật toán phân cụm dựa vào thông tin tương tác (MI - Mutural Information) là một thuật toán phân cụm dữ liệu hỗn hợp theo cách của thuật toán k-mean nhưng là phân cụm có giám sát. Độ đo MI về mức độ quan trọng của từng thuộc tính (đối với các lớp output mang đợi) sẽ được đánh giá như là trọng số của các thuộc tính của các đối tượng cần phân cụm.

    pdf17p uocvong07 14-10-2015 21 4   Download

  • Luận văn có kết cấu gồm 3 chương. Chương 1 nêu khái quát chung về nhận dạng, bao gồm khái niệm về dạng, lớp dạng và khái niệm nhận dạng, cùng với những ứng dụng của nhận dạng. Chương 2 trình bày một số các thuật toán phân cụm dữ liệu trong 2 trường hợp: chưa biết trước số lớp và đã biết trước số lớp.

    pdf64p change15 08-07-2016 7 2   Download

  • Bài thuyết trình: Thuật toán máy hỗ trợ vector (support vector machine-SVM) có kết cấu gồm 3 chương. Chương I - Phát biểu bài toán, trình bày tóm tắt về phân lớp dữ liệu, tại sao lại sử dụng thuật toán SVM để phân lớp dữ liệu? Chương II - Thuật toán máy hỗ trợ vector(SVM) trình bày định nghĩa, mục đích, mô hình giải thuật, các câu hỏi, giải quyết, transductive support vector machine(TSVM). Chương III - Ứng dụng của SVM.

    ppt37p votinhdon91 26-08-2014 210 82   Download

  • Phân lớp (classification) là một tiến trình xử lý nhằm xếp các mẫu dữ liệu hay các đối tượng vào một trong các lớp đã được định nghĩa trước. Các mẫu dữ liệu hay các đối tượng được xếp về các lớp dựa vào giá trị của các thuộc tính (attributes) cho một mẫu dữ liệu hay đối tượng.

    pdf0p cancer23 27-08-2012 71 23   Download

  • Thuật toán khai phá tập mục dữ liệu thường xuyên trong CSDL gia tăng dựa trên phân lớp dữ liệu

    pdf12p muacuoihe 13-08-2013 29 4   Download

  • Chúng ta sẽ sử dụng một mạng nơron-mờ dùng để phân lớp dữ liệu (NEFCLASS). Mô hình này được dùng để tìm các luật suy diễn mờ từ một tập dữ liệu được phân tách thành các lớp khác nhau. Công việc xây dựng cấu trúc mạng NEFCLASS được thực hiện bởi thuật toán luyện cấu trúc. Trong thông báo này trình bày một thuật toán luyện cấu trúc được cải tiến và giới thiệu những cài đặt bước đầu.

    pdf8p uocvong07 14-10-2015 9 3   Download

  • CHƯƠNG 1 Tổng quan về khai phá dữ liệu I. Khai phá dữ liệu (Data Mining) Khai phá dữ liệu (Data mining) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn trong thực tế.

    pdf31p 201630589 23-03-2013 93 41   Download

  • Thuật toán ID3 Thuật toán ID3 được phát biểu bởi Quinlan (trường đại học Syney, Australia) và được công bố vào cuối thập niên 70 của thế kỷ 20. Sau đó, thuật toán ID3 được giới thiệu và trình bày trong mục Induction on decision trees, machine learning năm 1986.

    pdf9p herotb91 26-11-2013 68 21   Download

  • Tham khảo luận văn - đề án 'luận văn: một số thuật toán phân hạng ảnh phổ biến và áp dụng trong hệ thống tìm kiếm ảnh lớp trên thử nghiệm', luận văn - báo cáo, công nghệ thông tin phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

    pdf75p chieu_mua 25-08-2012 53 18   Download

  • Bài báo này nghiên cứu việc ứng dụng kĩ thuật thị giác máy tính vào bài toán phân lớp lá cây thông qua ảnh chụp sử dụng phương pháp phân lớp SVM (Support Vector Machine) hướng tới xây dựng ứng dụng nhận dạng loài cây dựa vào ảnh chụp của lá hoặc phát hiện bệnh cây dựa vào các biểu hiện trên lá cây.

    pdf8p uocvong07 14-10-2015 10 6   Download

  • Trong bài báo cáo này, các tác giả sẽ đề xuất một phân loại đầy đủ về các phương pháp rời rạc hóa dữ liệu và trình bày tóm tắt về các phương pháp rời rạc hóa hiện có. Tác giả cũng đưa ra các phân tích đánh giá về chúng. Từ đó đề xuất một số cải tiến có thể áp dụng cho một số các giải thuật để nâng cao độ chính xác và độ thích nghi của các phương pháp rời rạc hóa dữ liệu.

    pdf10p uocvong07 14-10-2015 16 4   Download

  • Đối với một tập các ví dụ/bản ghi ( instances/records) – gọi là tậộ ập ụ g ) gọ ập huấn luyện/học (training/learning set). Mỗi bản ghi được biểu diễn bằng một tập các thuộc tính, trong đó có một thuộc tính phân lớp (class attribute). Tìm/học một hàm cho thuộc tính phân lớp (hàm phân lớp) đối với các giá trị của các thuộc tính khác.

    pdf55p phuonggm 30-09-2012 133 64   Download

  • SVM là tập hợp các phương pháp học có giám sát bao gồm phân tích dữ liệu và nhận dạng mẫu. Ý tưởng của phương pháp này là cho trước tập huấn luyện được biểu diễn trong không gian vector, trong đó mỗi văn bản được xem như một điểm trong không gian này.

    pdf47p bluesky_12 26-12-2012 101 64   Download

  • Học có giám sát (Supervised learning) Tập dữ liệu (dataset) bao gồm các ví dụ, mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn. Mục đích là học (xấp xỉ) một giả thiết (vd: một phân lớp, một hàm mục tiêu,...) phù hợp với tập dữ liệu hiện có. Giả thiết học được (learned hypothesis) sau đó sẽ được dùng để phân lớp/dự đoán đối với các ví dụ mới.

    pdf35p phuonggm 30-09-2012 90 37   Download

  • Hiện nay, tồn tại một số thuật Toán học phân lớp Văn bản thực hiện có kết quả rất tốt khi được Xây dựng dựa trên một tập ví dụ học lớn. Tuy nhiên, trong thi hành thực tế thì điều kiện này hết sức khó khăn vì ví dụ học thường được gán nhãn bởi con người nên đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức. Trong khi đó, các dữ liệu chưa gán nhãn (unlabeled data) thì lại rất phong phú.

    pdf54p bluesky_12 26-12-2012 60 31   Download

  • Phương pháp phân lớp sử dụng máy vec-tơ hỗ trợ SVM (support vector machine) là một phương pháp nổi tiếng dựa trên việc cực đại hóa dải biên phân lớp (max margin classification) và việc lựa chọn các hàm nhân (kernel) phù hợp. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để giải quyết nhiều bài toán của tin sinh học do tính hiệu quả, độ chính xác cao, và khả năng xử lý đối với các bộ dữ liệu lớn.

    pdf11p nhokheo10 04-05-2013 53 21   Download

  • Tổng quan về khai phá dữ liệu và trích chọn thuộc tính. Trình bày nội dung chính của thuật toán phân lớp sử dụng trong luận văn là thuật toán Random Forest và giải thuật di truyền. Trình bày phương pháp đề xuất và hướng giải quyết của luận văn. Trình bày quá trình thực nghiệm và đánh giá kết quả thực nghiệm.

    pdf13p banhbeovodung 20-06-2013 41 9   Download

Đồng bộ tài khoản