Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ »Công Nghệ Thông Tin »
Cơ sở dữ liệu
10 trang
66 lượt xem
6
0

Độ đo tương tự hỗn hợp có trọng số MSM -R và một số kết quả thực nghiệm với bài toán phân lớp dữ liệu

Độ đo tương tự hỗn hợp đóng vai trò quan trọng trong các bài toán phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu dựa trên khoảng cách hay dựa trên độ tương tự giữa các đối tượng như bài toán phân lớp, phân cụm,... Bài báo trình bày chi tiết hơn về độ đo tương tự hỗ hợp có trọng số được xác định tự động dựa trên lý thuyết tập thô.

binhminhmuatrenngondoithonggio
09/06/2017
Độ đo tương tự hỗn hợpBài toán phân lớp dữ liệuPhân lớp dữ liệuTrọng số MSM-RBài toán phát hiện tri thứcKhai phá dữ liệuLý thuyết tập thô
Share
/
10
Có thể bạn quan tâm
Bài giảng Khai thác dữ liệu: Chương 6 - ThS. Dương Phi Long
Bài giảng Khai thác dữ liệu: Chương 6 - ThS. Dương Phi Long
193 trang
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
11 trang
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
7 trang
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
61 trang
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
70 trang
Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM
Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM
136 trang
Bài giảng ArcGIS cơ bản (ArcGIS 9.x) - Chương 4: Hiển thị dữ liệu
Bài giảng ArcGIS cơ bản (ArcGIS 9.x) - Chương 4: Hiển thị dữ liệu
27 trang
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Hệ thống tư vấn và phân loại học sinh sử dụng kỹ thuật học máy
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Hệ thống tư vấn và phân loại học sinh sử dụng kỹ thuật học máy
38 trang
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Sử dụng cây quyết định phân lớp dữ liệu mất cân đối
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Sử dụng cây quyết định phân lớp dữ liệu mất cân đối
71 trang
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 2 - Trường ĐH Phan Thiết
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 2 - Trường ĐH Phan Thiết
52 trang
Thực tập viết niên luận: Tìm hiểu thuật toán ID3 trong xây dựng cây quyết định và khai thác bằng phần mềm WEKA để phân lớp dữ liệu
Thực tập viết niên luận: Tìm hiểu thuật toán ID3 trong xây dựng cây quyết định và khai thác bằng phần mềm WEKA để phân lớp dữ liệu
23 trang
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 0 - TS. Trần Mạnh Tuấn
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 0 - TS. Trần Mạnh Tuấn
10 trang
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 5 - TS. Trần Mạnh Tuấn
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 5 - TS. Trần Mạnh Tuấn
49 trang
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Các thuật toán phân lớp dữ liệu và ứng dụng xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động về một số bệnh thường gặp
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Các thuật toán phân lớp dữ liệu và ứng dụng xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động về một số bệnh thường gặp
77 trang
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số thuật toán phân cụm, phân lớp dữ liệu và ứng dụng
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số thuật toán phân cụm, phân lớp dữ liệu và ứng dụng
78 trang
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu các phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong bài toán dự báo thuê bao rời mạng viễn thông
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu các phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong bài toán dự báo thuê bao rời mạng viễn thông
85 trang
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, RandomForest và KNN (K - Nearest neighbors)
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, RandomForest và KNN (K - Nearest neighbors)
73 trang
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong phân lớp nấm (mushroom) với công cụ Weka
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong phân lớp nấm (mushroom) với công cụ Weka
85 trang
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu một số thuật toán học máy để phân lớp dữ liệu và thử nghiệm
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu một số thuật toán học máy để phân lớp dữ liệu và thử nghiệm
72 trang
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu phân lớp trên dữ liệu mất cân bằng và ứng dụng
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu phân lớp trên dữ liệu mất cân bằng và ứng dụng
65 trang

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

Layer 1

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