Thuật toán máy học k-NN

Bài nghiên cứu tập trung nghiên cứu các mô hình máy học CNN, KNN, Mobilenet và áp dụng vào giải Sudoku bằng các phương pháp tiền xử lý dữ liệu giúp áp dụng các mô hình nhận diện số viết tay, sau khi cho các mô hình lần lượt huấn luyện và kiểm tra trên tập dữ liệu MNIST kết quả cho thấy mô hình CNN là 99,08 % mô hình Mobilenet là 98,36% và mô hình KNN là 97,7%.

10p vigautam 25-07-2024 3 1   Download

Nghiên cứu này tập trung vào việc dự đoán khả năng sạt lở đất ở Việt Nam bằng các thuật toán hồi quy, Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), K-Nearest Neighbor regression (KNN), Linear Support Vector Regressor (SVR), và Linear Regression (LR). Các biến đặc trưng có liên quan đến sạt lở đất được sử dụng, bao gồm độ ẩm đất, địa chấn động đất, lượng mưa, độ cao và độ dốc.

13p kimphuong17 01-08-2023 13 3   Download

Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá khả năng áp dụng phương pháp K-Nearest Neighbors (KNN), một thuật toán đơn giản và dễ áp dụng của học máy, trong dự báo độ mặn trên sông Hàm Luông, tỉnh Bến Tre. Dữ liệu độ mặn sử dụng trong nghiên cứu được thu thập theo tuần, từ năm 2012 đến 2020. Mỗi năm đo đạc trong 23 tuần mùa khô, từ tháng 1 đến tháng 6 (tổng cộng 207 tuần).

9p bongbay03 13-05-2023 16 2   Download

Bài viết Giải pháp định vị trong nhà độ chính xác cao sử dụng thuật toán kNN và LSTM trình bày một giải pháp hiệu quả cải thiện độ chính xác trong định vị trong nhà sử dụng học máy. Mục tiêu của giải pháp đề xuất là giảm sai số ước lượng khoảng cách bằng cách kết hợp hai thuật toán k láng giềng gần nhất (kNN) và bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM).

8p videadpool 05-05-2023 11 5   Download

Bài viết "So sánh các thuật toán học máy trong phát hiện tấn công DDoS" hướng tới đánh giá các thuật toán học máy: Thuật toán K láng giềng gần nhất (K-nearest neighbor - KNN), cây quyết định (Decision Tree), thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest) và máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) trên các chỉ số đánh giá khác nhau trong việc phát hiện các cuộc tấn công DDoS. Mời các bạn cùng tham khảo!

5p lieuyeuyeu18 23-12-2022 27 3   Download

Bài giảng Khai phá web - Bài 2: Học máy (Phần 1). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; học có giám sát; phương pháp đánh giá; cây quyết định; thuật toán Naive Bayes; thuật toán SVM; thuật toán kNN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

53p duonghoanglacnhi 07-11-2022 23 5   Download

Nghiên cứu này thực hiện nhằm 02 mục tiêu chính: Sử dụng thuật toán Support Vector Regression (SVR) trên nền tảng CAPM để dự báo tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu riêng lẻ và xác định các yếu tố tác động đến sai số trong dự báo của mô hình kết hợp này.

15p viellenkullman 13-05-2022 21 2   Download

Mục tiêu nghiên cứu chính của luận văn là khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong chương này nghiên cứu tổng quan về khái phá dữ liệu và phát hiện tri thức. Bên cạnh đó, một số kĩ thuật khái phá dữ liệu cơ bản cũng được trình bày trong chương này. Đồng thời ứng dụng phân lớp dữ liệu hoa Iris, chương này phát triển và Demo ứng dụng công cụ Weka xây dựng mô hình, kiểm tra và đánh giá mô hình dự doán hoa Iris. Mời các bạn tham khảo!

73p generallady 24-07-2021 62 11   Download

Nhận diện chữ số viết tay (Handwritten Digit Recognition) là một kỹ thuật ứngdụng các thuật toán máy học dùng để nhận diện và phân lớp chữ số viết tay dưới dạng hình ảnh. Một số thuật toán máy học phổ biến hiện nay bao gồm K Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Stochastic Gradient Descent, Artificial Neuron Network (ANN), Hidden Markov Model (HMM)…

9p sieunhansoibac3 12-04-2018 137 11   Download

Trong bài viết này chúng tôi đưa ra hướng tiếp cận học xếp hạng cho vấn đề tìm kiếm chuyên gia. Cơ sở dữ liệu chuyên gia được tạo ra từ các tóm tắt bài báo của các chuyên gia trong những năm gần đây. Sau khi tiền xử lý và biểu diễn theo mô hình túi từ. Chúng tôi đã đề xuất tiếp cận học xếp hạng C4.4-kNN dựa trên cây quyết định C4.4 kết hợp với thuật toán k láng giềng kNN có sử dụng phản hồi kết quả của người dùng. Kết quả thực nghiệm từ 87 chuyên gia của hội đồng...

9p sunshine_7 23-07-2013 101 8   Download

Bài toán phân loại văn bản, thực chất, có thể xem là bài toán phân lớp. Phân loại văn bản tự động là việc gán các nhãn phân loại lên một văn bản mới dựa trên mức độ tương tự của văn bản đó so với các văn bản đã được gán nhãn trong tập huấn luyện. Nhiều kỹ thuật máy học và khai phá dữ liệu đã được áp dụng vào bài toán phân loại văn bản, chẳng hạn: phương pháp quyết định dựa vào Bayes ngây thơ (Naive Bayes), cây quyết định (decision tree), k–láng giềng gần nhất (KNN), mạng nơron (neural network),…...

12p sunshine_7 22-07-2013 276 63   Download