intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 7 - ĐH Bách khoa TP.HCM

Chia sẻ: Lavie Lavie | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:22

Thêm vào BST
Báo xấu
216
lượt xem 26
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 7 - Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu bao gồm những nội dung về vấn đề phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu; qui trình phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu; chuẩn dành cho khai phá dữ liệu; công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 7 - ĐH Bách khoa TP.HCM

  1. Khoa Khoa Học & Kỹ Thuật Máy Tính Trường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh Chương 7: Phát triển ứng dụng khai  phá dữ liệu Khai phá dữ liệu (Data mining) 1 Học kỳ 1 – 2009­2010
  2. Nội dung  7.1. Tổng quan về vấn đề phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu  7.2. Qui trình phát triển ứng dụng khai phá dữ  liệu  7.3. Các chuẩn dành cho khai phá dữ liệu  7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu  7.5. Tóm tắt  2
  3. Tài liệu tham khảo  [1]  Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and  Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.  [2]  David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data  Mining”, MIT Press, 2001.  [3]  David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining  Techniques”, Springer­Verlag, 2008.  [4]  Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory,  Methodology, Techniques, and Applications”, Springer­Verlag,  2006.  [5]  ZhaoHui Tang, Jamie MacLennan, “Data Mining with SQL  Server 2005”, Wiley Publishing, 2005.  [6]  Oracle, “Data Mining Concepts”, B28129­01, 2008.  [7]  Oracle, “Data Mining Application Developer’s Guide”,  B28131­01, 2008.  3
  4. 7.1. Tổng quan về vấn đề phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu  Vấn đề dữ liệu  Lượng và chất lượng dữ liệu  Kiểu dữ liệu  Vấn đề tri thức từ quá trình khai phá  Biểu diễn và tích hợp vào ứng dụng  Vấn đề kỹ thuật khai phá  Lựa chọn giải thuật khai phá  Vấn đề hiệu quả (effective) và hiệu suất (efficient) 4
  5. 7.2. Qui trình phát triển ứng dụng khai phá dữ  liệu  Qui trình phát triển ứng dụng  Qui trình phát triển ứng dụng khai phá dữ  liệu  Tương đồng và khác biệt 5
  6. 7.3. Các chuẩn dành cho khai phá dữ liệu  The Predictive Model Markup Language (PMML –  www.dmg.org)  Standard application programming interfaces (APIs)  The Cross­Industry Standard Process for Data  Mining (CRISP­DM – www.crisp­dm.org) Nguồn: R. L. Grossman, M. F. Hornick, G. Meyer,  Data Mining Standards Initiatives, Communications  of the ACM 45 (8) 2002 59­61. 6
  7. 7.3. Các chuẩn dành cho khai phá dữ liệu  The Predictive Model Markup Language (PMML –  www.dmg.org)  Chuẩn dựa trên XML  Mô tả các mô hình thống kê và khai phá dữ liệu, các tác vụ làm  sạch và biến đổi dữ liệu  Các thành phần của PMML  Data dictionary  Mining schema  Transformation dictionary  Model statistics  Models 7
  8. 7.3. Các chuẩn dành cho khai phá dữ liệu 8
  9. 7.3. Các chuẩn dành cho khai phá dữ liệu 9
  10. 7.3. Các chuẩn dành cho khai phá dữ liệu 10
  11. 7.3. Các chuẩn dành cho khai phá dữ liệu  Standard application programming interfaces (APIs)  SQL/MM Part 6: Data Mining  The Java Specification Request­73 (JSR­73)  Jcp.org/jsr/detail/073.jsp  Microsoft APIs  Microsoft.AnalysisServices.AdomdClient 11
  12. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu  Các công cụ mã nguồn mở (open­source tools)  Các công cụ thương mại 12
  13. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu  Các công cụ mã nguồn mở (open­source)  R (www.r­project.org)  Tanagra (eric.univ­lyon2.fr/~ricco/tanagra/)  Weka (www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka)  YALE (rapid­i.com)  KNIME (www.knime.org)  Orange (www.ailab.si/orange)  … Nguồn: B. Zupan, J. Demsar, “Open­Source Tools for Data  Mining”, Clinics in Laboratory Medicine 28(2008) 37­54.  13
  14. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu 14
  15. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu 15
  16. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu 16
  17. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu 17
  18. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu 18
  19. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu 19
  20. 7.4. Các công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng  khai phá dữ liệu  Các công cụ thương mại  Hỗ trợ từ Intelligent Miner (IBM)  Hỗ trợ từ Microsoft data mining tools (MS SQL Server  2000/2005/2008)  Hỗ trợ từ Oracle Data Mining  Hỗ trợ từ Enterprise Miner (SAS Institute)  … 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2