Trang chủ »Luận Văn - Báo Cáo »

Công nghệ thông tin

22 trang

469 lượt xem

42

0

Bài tập lớn môn Khai phá dữ liệu: Phân lớp dữ liệu số bằng giải thuật K-NN

Nội dung của bài tập lớn này với mục đích tìm hiểu và trình bày về một kỹ thuật trong khai phá dữ liệu để phân lớp dữ liệu cũng như tổng quan về khai phá dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo tài liệu để nắm chi tiết hơn nội dung nghiên cứu.

tuyetminhhb

19/03/2021

Bài tập lớn môn Khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu

Phân lớp dữ liệu

Giải thuật K-NN

Phân lớp dữ liệu số bằng giải thuật K-NN

/

22

Có thể bạn quan tâm

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Các phương pháp khai thác dữ liệu trong phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Các phương pháp khai thác dữ liệu trong phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Understanding and predicting depression to enhance mental health interventions

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Understanding and predicting depression to enhance mental health interventions

Bài giảng Khai thác dữ liệu: Chương 6 - ThS. Dương Phi Long

Bài giảng Khai thác dữ liệu: Chương 6 - ThS. Dương Phi Long

Nghiên cứu hàm mô-men sinh - một công cụ hiệu quả trong phân tích xác suất và thống kê

Nghiên cứu hàm mô-men sinh - một công cụ hiệu quả trong phân tích xác suất và thống kê

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng data mining dự báo kiệt quệ tài chính ở các công ty được niêm yết tại Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng data mining dự báo kiệt quệ tài chính ở các công ty được niêm yết tại Việt Nam

Phương pháp xây dựng tri thức từ tập dữ liệu

Phương pháp xây dựng tri thức từ tập dữ liệu

Đánh giá mức độ tác động của các hoạt động học đến việc nộp bài tập trên hệ thống quản lý học tập trực tuyến LMS

Đánh giá mức độ tác động của các hoạt động học đến việc nộp bài tập trên hệ thống quản lý học tập trực tuyến LMS

Nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu không cân bằng sử dụng kỹ thuật tăng mẫu thiểu số và đặc trưng của mỗi cụm

Nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu không cân bằng sử dụng kỹ thuật tăng mẫu thiểu số và đặc trưng của mỗi cụm

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Giải pháp gợi ý trong việc cố vấn học tập

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Giải pháp gợi ý trong việc cố vấn học tập

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Phương pháp lựa chọn thuộc tính và kỹ thuật gom cụm dữ liệu phân loại sử dụng tập thô

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Hướng tiếp cận SWOT cho cân bằng tải trên điện toán đám mây

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Hướng tiếp cận SWOT cho cân bằng tải trên điện toán đám mây

Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật: Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng

Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật: Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Đề xuất một số giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Đề xuất một số giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Đề xuất một số giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Đề xuất một số giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư

Giải pháp ứng dụng công nghệ big data hỗ trợ doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam

Giải pháp ứng dụng công nghệ big data hỗ trợ doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Data preprocessing - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Data preprocessing - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Naïve Bayes Classification - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Naïve Bayes Classification - Trịnh Tấn Đạt

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