Thuật toán luật kết hợp

Đối với một tập các ví dụ/bản ghi ( instances/records) – gọi là tậộ ập ụ g ) gọ ập huấn luyện/học (training/learning set). Mỗi bản ghi được biểu diễn bằng một tập các thuộc tính, trong đó có một thuộc tính phân lớp (class attribute). Tìm/học một hàm cho thuộc tính phân lớp (hàm phân lớp) đối với các giá trị của các thuộc tính khác.

55p phuonggm 30-09-2012 227 69   Download

Một số tên gọi khác của phương pháp học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbor learning) • Instance-based learning • Lazy learning • Memory-Memory based learning

78p phuonggm 30-09-2012 235 67   Download

Học có giám sát (Supervised learning) Tập dữ liệu (dataset) bao gồm các ví dụ, mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn. Mục đích là học (xấp xỉ) một giả thiết (vd: một phân lớp, một hàm mục tiêu,...) phù hợp với tập dữ liệu hiện có. Giả thiết học được (learned hypothesis) sau đó sẽ được dùng để phân lớp/dự đoán đối với các ví dụ mới.

35p phuonggm 30-09-2012 153 40   Download

háng 8-1943, khi còn ở trong nhà tù của Tưởng Giới Thạch, HCM đưa ra định nghĩa về văn hoá: “Vì lẽ sinh tồn cũng như mục đích của cuộc sống, loài người mới sáng tạo và phát minh ra ngôn ngữ, chữ viết, đạo đức, pháp luật, khoa học, tôn giáo, văn học, nghệ thuật, những công cụ cho sinh hoạt hàng ngày về ăn mặc ở và các phương thức sử dụng. Toàn bộ những sáng tạo và phát minh đó tức là văn hoá. Văn hoá là sự tổng hợp của mọi phương thức sinh hoạt cùng...

31p mandtit 25-11-2012 363 82   Download

Khai phá luệt kết hợp:  Tìm tất cả mẫu phổ biến, kết hợp, tương quan, hoặc cấu trú nhanquả trong tập các mục hoặc đối tượng trong CSDL quan hệ hoặc các kho chứa thông tin khác.  Mẫu phổ biến (Frequent pattern): là mẫu (tập mục, dãy mục…) mà xuất hiện phổ biến trong 1 CSDL [AIS93]

60p duylong2091 27-12-2012 181 42   Download

Sự bùng nổ thông tin hiện nay do tác động của các siêu phương tiện và WWW. Các hệ thống truy vấn thông tin dựa trên việc phân nhóm, gom cụm (clustering) ra đời để làm tăng tốc độ tìm kiếm thông tin. Do sự biến động thường xuyên của thông tin nên các thuật toán clustering đang tồn tại không thể duy trì tốt các nhóm, cụm (cluster) trong một môi trường như thế. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để cập nhật các cluster trong hệ thống mỗi khi thông tin được cập nhật thay vì phải thường xuyên...

35p trinhvang 18-01-2013 122 23   Download

Mục tiêu cơ bản của chương 2 Luật kết hợp (Association Rules) thuộc bài giảng Khai phá dữ liệu trình bày về khái niệm cơ bản về luật kết hợp, thuật toán Apriori, tìm tập phổ biến tối đại với FP-Tree, phân loại luật kết hợp và tối ưu tập luật.

52p thick_12 12-07-2014 148 31   Download

Kết cấu chương 3 Episodes và luật Episode thuộc bài giảng Khai phá dữ liệu trình bày về khái niệm cơ bản về Episodes và luật Episode, thuật toán Winepi, thuật toán Minepi và cuối cùng là bài tập ôn tập và củng cố kiến thức đã học.

39p thick_12 12-07-2014 120 22   Download

Dưới đây là bài giảng Chương 4 - Khai phá luật kết hợp. Mời các bạn tham khảo bài giảng để hiểu rõ hơn về khai phá luật kết hợp; các thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp (giá trị lôgic đơn chiều) trong CSDL giao dịch; khai phá kiểu đa dạng luật kết hợp/tương quan; khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc; khai phá mẫu dãy.

73p thuytrang_8 21-09-2015 111 6   Download

Mẫu thường xuyên, luật kết hợp là phương pháp khai mỏ dựa trên độ lặp lại thường xuyên của mẫu tin nào đó, xác định quy luật quan hệ giữa các thuộc tính (phần tử) trong mẫu tin đó. Và để hiểu rõ hơn về điều này mời các bạn tham khảo bài giảng Xây dựng hệ khai mỏ dữ liệu: Mẫu thường xuyên, luật kết hợp sau đây.

37p cocacola_09 24-11-2015 66 3   Download

Bài giảng "Máy học nâng cao: Association rules" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về luật kết hợp, các ứng dụng, định nghĩa và mô hình hóa bài toán, thuật toán Apriori. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

76p abcxyz123_08 11-04-2020 60 3   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 3 Luật kết hợp cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Phát biểu bài toán; Thuật giải Apriori; Thuật giải AprioriTid; Thuật giải FP_Growth. Mời các bạn cùng tham khảo!

85p conbongungoc09 05-08-2021 18 4   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 Khai phá luật kết hợp, cung cấp cho người học những kiến thức như: Khai phá luật kết hợp (Association rule); Các thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp (giá trị lôgic đơn chiều) trong CSDL giao dịch; Khai phá kiểu đa dạng luật kết hợp/tương quan; Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc; Khai phá mẫu dãy. Mời các bạn cùng tham khảo!

70p caphesuadathemmatong 25-11-2021 27 2   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; mô hình luật kết hợp; cơ sở dữ liệu giao dịch T; bài toán khai phá luật kết hợp; giải thuật Apriori; các vấn đề luật kết hợp;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

28p duonghoanglacnhi 07-11-2022 23 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

21p duonghoanglacnhi 07-11-2022 33 8   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu luật kết hợp; các ứng dụng; định nghĩa và mô hình hóa bài toán; thuật toán Apriori; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

76p diepkhinhchau 18-09-2023 14 7   Download

Mục đích nghiên cứu sáng kiến "Ứng dụng phương pháp dạy học nhóm kết hợp kĩ thuật phòng tranh vào bài 4 - Phòng, chống vi phạm pháp luật về trật tự, an toàn giao thông theo định hướng phát triển năng lực cho học sinh lớp 10 (sách Cánh diều)" nhằm hình thành ý thức trong tham gia giao thông; xác định trách nhiệm trong việc thực hiện đúng pháp luật về an toàn giao thông, là người có trách nhiệm với cộng đồng; năng lực thu thập, xử lí, truyền đạt thông tin Giáo dục quốc phòng và an ninh.

46p thuyduong0640 05-11-2024 5 1   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Nghiên cứu nâng cao tính an toàn con người trong ô tô khách giường nằm xảy ra va chạm trực diện" nhằm đưa ra được phương án cải tiến kết cấu đầu xe và hệ thống an toàn một cách tối ưu, tiết kiệm và phù hợp nhất để đảm bảo an toàn cho hành khách trên xe giường nằm khi xảy ra va chạm trực diện theo tiêu chuẩn an toàn châu Âu - ECE R94.

129p boghoado05 16-01-2024 17 2   Download

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu và phát triển một số kỹ thuật che giấu thông tin nhạy cảm trong khai phá hữu ích cao" được nghiên cứu với mục tiêu là: Nghiên cứu và đề xuất các thuật toán ẩn tập mục hữu ích cao nhạy cảm và luật kết hợp hữu ích cao nhạy cảm dựa trên kỹ thuật heuristic; Nghiên cứu và áp dụng lý thuyết Giàn để giảm hiệu ứng phụ trong quá trình che giấu thông tin nhạy cảm trong khai phá hữu ích cao.

26p vimulcahy 02-10-2023 11 4   Download

Mục tiêu của luận văn này hướng tới cách giải quyết bài toán: Từ cơ sở dữ liệu có sẵn, làm sao để khai thác toàn bộ các tập phổ biến đóng, quan hệ cha – con giữa các tập này, cải tiến giải thuật khai thác dàn các tập phổ biến đóng để việc khai thác tập luật kết hợp sau này được dễ dàng và hiệu quả hơn.

72p bobietbo 01-06-2022 35 6   Download