Trang chủ »Công Nghệ Thông Tin »

Cơ sở dữ liệu

24 trang

32 lượt xem

8

0

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

duonghoanglacnhi

07/11/2022

/

24

Có thể bạn quan tâm

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 7 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 7 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp

Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp

Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 11: Phân lớp văn bản

Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 11: Phân lớp văn bản

Một số bất đẳng thức về lỗi phân lớp đối với bài toán phân lớp nhị phân

Một số bất đẳng thức về lỗi phân lớp đối với bài toán phân lớp nhị phân

Đề tài nghiên cứu khoa học: Xử lý dữ liệu cho bài toán phân lớp ổn định hệ thống điện

Đề tài nghiên cứu khoa học: Xử lý dữ liệu cho bài toán phân lớp ổn định hệ thống điện

Thuật toán Nearmiss-SF cho bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn

Thuật toán Nearmiss-SF cho bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Hỗ trợ quyết định kinh doanh dịch vụ Viễn thông theo xu hướng khách hàng ở Tây Ninh

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Hỗ trợ quyết định kinh doanh dịch vụ Viễn thông theo xu hướng khách hàng ở Tây Ninh

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu đồ thị tri thức mờ và ứng dụng vào bài toán phân lớp dữ liệu

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu đồ thị tri thức mờ và ứng dụng vào bài toán phân lớp dữ liệu

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy

Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy

Luận án Tiến sĩ Toán học: Áp dụng các phương pháp giải tích và tối ưu toán học vào phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh trong học máy

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 2 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 2 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 3 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 3 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 6 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 6 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11 - Nguyễn Nhật Quang

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.

Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015