Trọn bộ bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu của PGS.TS. Hà Quang Thụy

Tài liệu trong BST: Trọn bộ bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu của PGS.TS. Hà Quang Thụy

1. Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu (PGS.TS. Hà Quang Thụy) - - Chương 1. Giới thiệu chung về khai phá dữ liệu

   65p 198 42

   Mô hình cơ bản cho ngành công nghiệp mạch bán dẫn “Định luật Moore vẫn tạo khả năng cơ bản cho sự phát triển của chúng tôi, và nó vẫn còn hiệu lực tốt tại Intel… Định luật Moore không chỉ là mạch bán dẫn. Nó cũng là cách sử dụng sáng tạo mạch bán dẫn”. Paul S. Otellini,...

2. Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu (PGS.TS. Hà Quang Thụy) - Chương 2. Phát hiện tri thức từ dữ liệu

   44p 148 35

   CNTT xuất hiện khắp nơi và tầm quan trọng chiến lược của nó đã giảm. Cách tiếp cận đầu tư và quản lý CNTT cần phải thay đổi đáng kể! Khi một tài nguyên trở thành bản chất để cạnh tranh nhưng không quan trọng cho chiến lược, rủi ro nó tạo ra trở thành quan trọng hơn các lợi thế mà nó cung cấp.

3. Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu (PGS.TS. Hà Quang Thụy) - Chương 3. Tiền xử lý dữ liệu

   67p 179 32

   Đánh giá dữ liệu Định vị một vấn đề trong dữ liệu cần giải quyết: Tìm ra và quyết định cách nắm bắt vấn đề Mô tả dữ liệu sẽ làm hiện rõ một số vấn đề Kiểm toán dữ liệu: lập hồ sơ dữ liệu và phân tích ảnh hưởng của dữ liệu chất lượng kém.

4. Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu (PGS.TS. Hà Quang Thụy) - Chương 4: Khai phá luật kết hợp

   60p 180 42

   Khai phá luệt kết hợp:  Tìm tất cả mẫu phổ biến, kết hợp, tương quan, hoặc cấu trú nhanquả trong tập các mục hoặc đối tượng trong CSDL quan hệ hoặc các kho chứa thông tin khác.  Mẫu phổ biến (Frequent pattern): là mẫu (tập mục, dãy mục…) mà xuất hiện phổ biến trong 1 CSDL [AIS93]

5. Bài giảng Khai phá dữ liệu web (PGS.TS. Hà Quang Thụy) - Chương 5. Phân lớp

   63p 201 89

   Giới thiệu về phân lớp, phân lớp học giám sát, phân lớp học giám sát đến với chương này các bạn có thể nắm rõ các vấn đề mắc thắc cần giải quyết, một số bài tập ví dụ giúp các bạn thành thạo hơn với nội dung chương này. Mời các bạn tham khảo nhé!

6. Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu (PGS.TS. Hà Quang Thụy) - Chương 6. Phân cụm dữ liệu

   22p 208 53

   Hướng dẫn phân cụm các dữ liệu thuộc D thành các cụm,Các dữ liệu trong một cụm: “tương tự” nhau , Dữ liệu hai cụm: “không tương tự” nhau .Tiên đề phân cụm: Nếu người dùng lựa chọn một đối tượng d thì họ cũng lựa chọn các đối tượng cùng cụm . Với các cách sau đây bạn dễ dàng phân cụm theo các chức năng khác nhau, chúc các bạn thành công!