Data mining

CHƯƠNG 1 Tổng quan về khai phá dữ liệu I. Khai phá dữ liệu (Data Mining) Khai phá dữ liệu (Data mining) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn trong thực tế. Về bản chất, khai phá dữ liệu liên quan đến việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu hình có tính chính quy (regularities) từ các tập dữ liệu lớn...

31p 201630589 23-03-2013 221 64   Download

Các phân xây mô hình cho : Gán các vào các chính xác cao có . Cho CSDL D={t1,t2, ,tn} và các C={C1, ,Cm}, phân là bài toán xác ánh f : D C sao cho ti gán vào. Phân lớp khách hàng (trong ngân hàng) để cho vay hay không. Dự đoán tế bào khối u lành tính hay ác tính.

38p abcdef_14 19-07-2011 221 68   Download

Tại sao cần chuẩn bị dữ liệu?. Làm sạch dữ liệu ( data cleaning) . Chọn lọc dữ liệu (data selection) . Rút gọn dữ liệu ( data reduction) . Mã hoá dữ liệu3CÁC KIỂU DỮ LIỆUDữ liệu dạng thuộc tính giá trị (Attribute-value data) Các kiểu dữ liệu  số (numeric), phi số (categorical)  Tĩnh, động (thời gian) Các dạng dữ liệu khác.

30p abcdef_14 19-07-2011 421 43   Download

Gom nhóm là gì ? các DL Gom nhóm là quá trình nhóm các thành có ý . Các trong cùng nhóm có tính chung và có tính khác các nhóm khác. Cho CSDL D={t1,t2, ,tn} và nguyên k, gom nhóm là bài toán xác ánh f : D {1, ,k} gán vào nhóm Kj. Gom gen và protein có cùng chức năng.

32p abcdef_14 19-07-2011 157 43   Download

Các dữ liệu lưu trữ hoàn toàn là dưới dạng thô, chưa sẵn sàng cho việc phát hiện, khám phá thông tin ẩn chứa trong đó. Do vậy chúng cần phải qua giai đoạn tiền xử lý dữ liệu trước khi tiến hành bất kỳ một phân tích nào. Trong chương 2 này chúng ta sẽ tìm hiểu rõ hơn về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu.

88p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 232 41   Download

Bài giảng chương 1 trình bày các nội dung chính: Quá trình khám phá tri thức, các khái niệm, ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu, ứng dụng của khai phá dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để nắm bắt các nội dung chi tiết.

60p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 309 31   Download

Khai phá luật kết hợp được xem như là một trong những đóng góp quan trọng nhất từ cộng đồng cơ sở dữ liệu trong việc khám phá tri thức. Trong chương 3 chúng ta sẽ tìm hiểu một số nội dung chính liên quan đến quá trình khai phá luật kết hợp. Mời các bạn cùng tham khảo.

81p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 109 15   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data Mining): Chương 2 do Đặng Xuân Thọ biên soạn cung cấp cho các bạn những kiến thức về dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu. Mời các bạn tham khảo bài giảng để hiểu rõ hơn về những nội dung này. Với các bạn chuyên ngành Công nghệ thông tin thì đây là tài liệu hữu ích.

54p cocacola_10 07-12-2015 120 11   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 6 - Khai phá luật kết hợp cung cấp cho các bạn những kiến thức tổng quan về khai phá luật kết hợp; biểu diễn luật kết hợp; khám phá các mẫu thường xuyên; khám phá các luật kết hợp từ các mẫu thường xuyên; khám phá các luật kết hợp dựa trên ràng buộc; phân tích tương quan.

67p cocacola_10 08-12-2015 268 22   Download

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.

22p cocacola_10 08-12-2015 215 26   Download

Chương 1 của bài giảng Khai phá dữ liệu trình bày những nội dung tổng quan về khai phá dữ liệu. Các nội dung chính trong chương này gồm có: Quá trình khám phá tri thức, các khái niệm, ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu, ứng dụng của khai phá dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo.

61p youcanletgo_01 04-01-2016 93 9   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 4 trình bày về phân loại dữ liệu. Các nội dung chính trong chương gồm: Tổng quan về phân loại dữ liệu, phân loại dữ liệu với cây quyết định, phân loại dữ liệu với mạng Bayesian, phân loại dữ liệu với mạng Neural, các phương pháp phân loại dữ liệu khác. Mời các bạn cùng tham khảo.

51p youcanletgo_01 04-01-2016 145 15   Download

Chương 2 đề cập đến các vấn đề tiền xử lý dữ liệu. Các nội dung chính trình bày trong chương gồm có: Tổng quan về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, tóm tắt mô tả về dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tích hợp dữ liệu, biến đổi dữ liệu, thu giảm dữ liệu,... Mời các bạn cùng tham khảo.

56p youcanletgo_01 04-01-2016 166 12   Download

Chương 3 cung cấp cho người học những kiến thức về khai phá luật kết hợp. Nội dung chi tiết của chương này gồm có: Tổng quan về khai phá luật kết hợp, biểu diễn luật kết hợp, khám phá các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp từ các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp dựa trên ràng buộc, phân tích tương quan. Mời các bạn tham khảo.

66p youcanletgo_01 04-01-2016 76 11   Download

Chương 5 giúp người học hiểu được phương pháp gom cụm dữ liệu trong khai phá dữ liệu. Trong chương này sẽ trình bày các nội dung chính như: Tổng quan về gom cụm dữ liệu, gom cụm dữ liệu bằng phân hoạch, gom cụm dữ liệu bằng phân cấp, gom cụm dữ liệu dựa trên mật độ, gom cụm dữ liệu dựa trên mô hình, các phương pháp gom cụm dữ liệu khác. Mời các bạn cùng tham khảo.

84p youcanletgo_01 04-01-2016 66 10   Download

Lectures "Applied statistics for business - Chapter 1: Data and statistics" provides students with the knowledge: Applications in business and economics, data, data sources, descriptive Statistics, statistical Inference, computer and statistical analysis, data mining, ethical guidelines for statistical practice. Invite you to refer to the disclosures.

30p doinhugiobay_13 26-01-2016 61 3   Download

Mục tiêu của chương 6 - Các khái niệm marketing trong thương mại điện tử thuộc bài giảng Thương mại điện tử nhằm trình bày về Website xem phim trực tuyến có thu phí, Tại sao Netflix hấp dẫn khách hàng? Hệ thống giới thiệu phim của Netflix là gì? Netflix sử dụng data mining như thế nào?

50p tangtuy16 02-07-2016 107 18   Download

In this lecture we learned about: Definition of data visualization, terms related to data visualization, data mining, data recovery, data redundancy, data acquisition, data validation, data integrity, data verification, data aggregation.

25p nanhankhuoctai10 23-07-2020 14 2   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu học máy (Machine learning) - khai phá dữ liệu (Data mining); các ứng dụng thành công của học máy; quá trình học máy; các thành phần chính của bài toán học máy;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

54p duonghoanglacnhi 07-11-2022 39 7   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1.1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học máy và khai phá dữ liệu; quy trình thực hiện - hướng tìm tri thức; quy trình thực hiện - hướng sản phẩm; phát triển sản phẩm - kinh nghiệm từ IBM;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

38p duonghoanglacnhi 07-11-2022 25 5   Download