Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ » Công Nghệ Thông Tin » Cơ sở dữ liệu
40 trang
17 lượt xem
0
0

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 giới thiệu phương pháp phân tích dữ liệu để nhận biết và dự đoán dấu hiệu trầm cảm. Thuyết trình tập trung vào phân tích khám phá dữ liệu, xây dựng mô hình và ứng dụng trong cải thiện can thiệp sức khỏe tinh thần. Đây là đề tài mang tính nhân văn cao trong khoa học dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Từ khoá:

hoatrongguong03

Khai thác dữ liệu

Ứng dụng khai thác dữ liệu

Data Mining and Application

Phân tích dấu hiệu trầm cảm

Dự đoán tình trạng sức khỏe tinh thần

Khai phá dữ liệu y tế tâm thần

Mô hình can thiệp sức khỏe tâm lý

Share
/
40

Có thể bạn quan tâm

Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu

Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu

42 trang
Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-Processing)

Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-Processing)

32 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Logistic Regression

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Logistic Regression

31 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree

18 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Artificial neural network for classification

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Artificial neural network for classification

33 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Partitioning Method K-Means

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Partitioning Method K-Means

37 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Hierarchical Clustering

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Hierarchical Clustering

32 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based method

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based method

34 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Khai thác dữ liệu (Frequent Patterns Mining)

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Khai thác dữ liệu (Frequent Patterns Mining)

51 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Sequential Pattern Mining

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Sequential Pattern Mining

44 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Trajectory Data Mining

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Trajectory Data Mining

53 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Linear Models For Anomaly Detection

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Linear Models For Anomaly Detection

45 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based anomaly detection

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based anomaly detection

25 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection

42 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Anime Recommendation-System

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Anime Recommendation-System

50 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): COMPAS Recidivism Racial Bias

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): COMPAS Recidivism Racial Bias

48 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Loan approval prediction

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Loan approval prediction

20 trang
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

35 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Abstractive News Summarization for Vietnamese

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Abstractive News Summarization for Vietnamese

31 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Phân tích cảm xúc văn bản Tiếng Việt

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Phân tích cảm xúc văn bản Tiếng Việt

37 trang

Tài liêu mới

Bài giảng Kỹ thuật tài liệu hóa hệ thống - Nguyễn Bích Liên

Bài giảng Kỹ thuật tài liệu hóa hệ thống - Nguyễn Bích Liên

43 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 2 - Các mô hình khái niệm về sự cố, tai nạn và mối liên quan với công tác kiểm soát không lưu

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 2 - Các mô hình khái niệm về sự cố, tai nạn và mối liên quan với công tác kiểm soát không lưu

49 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 3 - Các dạng và bản chất của sai sót có liên quan tới việc cung cấp ATS

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 3 - Các dạng và bản chất của sai sót có liên quan tới việc cung cấp ATS

42 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 4 - Khả năng nhận thức và giới hạn của con người trong môi trường ĐHB

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 4 - Khả năng nhận thức và giới hạn của con người trong môi trường ĐHB

88 trang
Câu hỏi ôn tập Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Câu hỏi ôn tập Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

24 trang
Câu hỏi ôn tập Cơ sở dữ liệu có đáp án

Câu hỏi ôn tập Cơ sở dữ liệu có đáp án

14 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 8 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 8 - Nguyễn Mạnh Sơn

44 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 7 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 7 - Nguyễn Mạnh Sơn

20 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 6 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 6 - Nguyễn Mạnh Sơn

27 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 5 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 5 - Nguyễn Mạnh Sơn

30 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 4 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 4 - Nguyễn Mạnh Sơn

40 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 3 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 3 - Nguyễn Mạnh Sơn

35 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 2 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 2 - Nguyễn Mạnh Sơn

12 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 1 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 1 - Nguyễn Mạnh Sơn

34 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Giới thiệu môn học - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Giới thiệu môn học - Nguyễn Mạnh Sơn

32 trang

AI tóm tắt

- Giúp bạn nắm bắt nội dung tài liệu nhanh chóng!

Giới thiệu tài liệu

Tài liệu này cung cấp hướng dẫn cho sinh viên và nhà nghiên cứu về cách tìm kiếm các nguồn tài liệu học thuật đáng tin cậy. Nó giới thiệu các cơ sở dữ liệu học thuật và công cụ tìm kiếm chất lượng cao, giúp người dùng tiếp cận thông tin chính xác và có giá trị.

Đối tượng sử dụng

Sinh viên đại học, sau đại học và các nhà nghiên cứu trong mọi lĩnh vực.

Từ khoá chính

cơ sở dữ liệu học thuậtcông cụ tìm kiếmnguồn tài liệu đáng tin cậynghiên cứu khoa họcthư viện số

Nội dung tóm tắt

Tài liệu này là một nguồn tài nguyên toàn diện dành cho sinh viên và nhà nghiên cứu, hướng dẫn họ cách xác định và sử dụng các nguồn tài liệu học thuật đáng tin cậy. Nó bắt đầu bằng việc giới thiệu tầm quan trọng của việc sử dụng các nguồn thông tin chất lượng cao trong học tập và nghiên cứu. Sau đó, tài liệu đi sâu vào chi tiết về các loại cơ sở dữ liệu học thuật khác nhau, bao gồm cả các cơ sở dữ liệu đa ngành và chuyên ngành. Nó cũng cung cấp thông tin về các công cụ tìm kiếm học thuật mạnh mẽ, giúp người dùng tìm kiếm tài liệu một cách hiệu quả. Tài liệu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá độ tin cậy của các nguồn tài liệu, cung cấp các tiêu chí và phương pháp để xác định các nguồn thông tin chất lượng. Ngoài ra, nó còn đề cập đến các vấn đề liên quan đến bản quyền và đạo văn, hướng dẫn người dùng cách sử dụng tài liệu một cách hợp pháp và đạo đức. Cuối cùng, tài liệu cung cấp các mẹo và thủ thuật để tìm kiếm thông tin hiệu quả hơn, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình nghiên cứu.

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