Phân lớp bằng cây quyết định

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 5 Phân lớp dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Các phương pháp phân lớp dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

49p conbongungoc09 05-08-2021 30 2   Download

Mục tiêu của đề tài nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp; đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào ĐSGT; đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ cho bài toán phân lớp nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng.

120p army 22-09-2021 29 4   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu về bệnh RLTC, tiến hành điều tra thu thập dữ liệu. Nghiên cứu lý thuyết về kỹ thuật phân lớp bằng thuật toán cây quyết định và thuật toán phân cụm. Xây dựng mô hình để chẩn đoán bệnh RLTC cho học sinh dựa vào kỹ thuật cây quyết định. Ứng dụng công cụ hỗ trợ khai phá Business Intelligence để xây dựng và kiểm tra các mô hình.

26p tabicani 24-09-2021 55 8   Download

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 trình bày các nội dung chính như: Tổng quan về khai phá dữ liệu; Cây quyết định; Thuật toán ID3.

23p buidangnhat 12-08-2021 86 18   Download

Luận án xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp. Đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào đại số gia tử. Từ đó đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng.

26p gaocaolon6 30-07-2020 76 9   Download

Mục tiêu của luận án là đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng. Để đáp ứng cho các mục tiêu nghiên cứu trên, luận án tập trung nghiên cứu các nội dung chính sau: Nghiên cứu các thuật toán học cây truyền thống CART, ID3, C4.5, C5.0, SLIQ, SPRINT trên mỗi tập mẫu huấn luyện để tìm một phương pháp học phù hợp.

26p cotithanh000 07-10-2019 59 2   Download

Phân lớp dữ liệu là vấn đề lớn và quan trọng của khai phá dữ liệu. Cây quyết định là giải pháp hữu hiệu của bài toán phân lớp, nó bao gồm từ mô hình cho quá trình học đến các thuật toán huấn luyện cụ thể để xây dựng cây. Luận án tập trung nghiên cứu mô hình linh hoạt cho quá trình huấn luyện cây từ tập mẫu huấn luyện, nghiên cứu phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ và xây dựng các thuật toán học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ đạt nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng. Để tìm hiểu rõ hơn, mời các bạn cùng xem và tham khảo.

120p dtphuongg 10-09-2018 88 11   Download

Giáo án Tiếng việt lớp 2 MÔN: TẬP ĐỌC Tiết: SÁNG KIẾN CỦA BÉ HÀ. I. Mục tiêu 1. Kiến thức: Đọc trơn được cả bài.Đọc đúng các từ ngữ sau: ngày lễ, lập đông, nên, nói… (MB), sáng kiến, ngạc nhiên, suy nghĩ, mải, biếu, hiếu thảo, điểm mười… (MT, MN) Nghỉ hơi đúng sau các dấu câu và giữa các cụm từ. Biết phân biệt lời kể và lời các nhân vật...2. Kỹ năng: Hiểu nghĩa các từ: cây sáng kiến, lập đông, chúc thọ. Hiểu nội dung, ý nghĩa của bài: Bé Hà rất yêu quý, kính trọng ông bà. Để thể hiện tình cảm đó của mình bé đã suy nghĩ và có sáng kiến phải chọn một ngày làm lễ cho ông bà.

7p quangphi79 07-08-2014 437 38   Download

Kỹ thuật phân loại được giới thiệu một cách chi tiết. Có nhiều kiểu phân loại như phân loại bằng cây quyết định quy nạp, phân loại Bayesian, phân loại bằng mạng lan truyền ngược, phân loại dựa trên sự kết hợp và các phương pháp phân loại khác. Ngoài ra còn đánh giá độ chính xác của phân loại thông qua các classifier - người phân loại .Kỹ thuật phân cụm được chia làm nhiều kiểu: Phân cụm phân chia, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa trên mật độ và phân cụm dựa trên lưới . ...

119p cancer23 24-08-2012 207 89   Download