Thuật toán phân lớp

Với kết cấu nội dung gồm 3 chương, bài thu hoạch "Nghiên cứu và cài đặt các thuật toán phân lớp dữ liệu với Maple" giới thiệu đến các bạn những nội dung về thuật toán Find-s, thuật toán Id3, thuật toán Candidate Elimination. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài thu hoạch để có thêm tài liệu phục vụ nhu cầu học tập và nghiên cứu.

47p ngochunghcm 06-11-2015 94 23   Download

Phân lớp dữ liệu là một trong những hướng nghiên cứu chính của khai phá dữ liệu. Công nghệ này đã, đang và sẽ có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực thương mại, ngân hàng, y tế, giáo dục…Trong các mô hình phân lớp đã được đề xuất, cây quyết định

67p bluesky_12 26-12-2012 276 92   Download

Phân lớp (classification) là một tiến trình xử lý nhằm xếp các mẫu dữ liệu hay các đối tượng vào một trong các lớp đã được định nghĩa trước. Các mẫu dữ liệu hay các đối tượng được xếp về các lớp dựa vào giá trị của các thuộc tính (attributes) cho một mẫu dữ liệu hay đối tượng. Sau khi đã xếp tất cả các đối tượng đã biết trước vào các lớp tương ứng, lúc này mỗi lớp được đặc trưng bởi tập các thuộc tính của các đối tượng chứa trong lớp đó....

0p cancer23 27-08-2012 94 27   Download

Thuật toán phân lớp Bayes và vấn đề xác định ngưỡng phân lớp trong máy tìm kiếm. Từ vựng này dùng với nghĩa ban đầu là Người lái tàu, tay lái, thuyền trưởng, phi công, thống đốc hay chính phủ. Nó được sử dụng cho nhiều chủ đề quan trọng và ngày một chuyên biệt hóa dưới các khái niệm mới như hệ thích nghi, hệ phức tạp, lý thuyết hệ phức tạp, hệ hỗ trợ ra quyết định, hệ năng động, lý thuyết thông tin, tổ chức học, lý thuyết hệ thống toán học, vận trù học, mô phỏng,...

11p butmaucam 28-08-2013 61 9   Download

Nội dung của khóa luận được tổ chức thành ba chương như sau: Chương 1: Trình bày bài toán phân lớp quan điểm, nhiệm vụ của bài toán phân lớp quan điểm. Chương 2: Trình bày về mô hình và thuật toán Entropy cực đại cho bài toán phân lớp quan điểm. Chương 3: Trình bày những kết quả đánh giá thử nghiệm của khóa luận áp dụng cho bài toán phân lớp quan điểm.

32p chieuwindows23 01-06-2013 129 32   Download

Luận văn có kết cấu gồm 3 chương. Chương 1 nêu khái quát chung về nhận dạng, bao gồm khái niệm về dạng, lớp dạng và khái niệm nhận dạng, cùng với những ứng dụng của nhận dạng. Chương 2 trình bày một số các thuật toán phân cụm dữ liệu trong 2 trường hợp: chưa biết trước số lớp và đã biết trước số lớp. Chương 3 xây dựng chương trình ứng dụng minh họa cho thuật toán ISODATA, trong đó có ứng dụng thuật toán ISODATA để phân cụm dữ liệu với số liệu đầu vào cho trước.

64p change15 08-07-2016 48 12   Download

Bài báo này đề xuất thuật toán phân cụm k-MI (thuật toán phân cụm dựa vào thông tin tương tác (MI - Mutural Information) là một thuật toán phân cụm dữ liệu hỗn hợp theo cách của thuật toán k-mean nhưng là phân cụm có giám sát. Độ đo MI về mức độ quan trọng của từng thuộc tính (đối với các lớp output mang đợi) sẽ được đánh giá như là trọng số của các thuộc tính của các đối tượng cần phân cụm.

17p uocvong07 14-10-2015 55 7   Download

Trong bài báo này đưa ra cấu trúc cây tam nguyên n-chiều với thông tin chứa ở lá cùng với hàm kết quả, các quy tắc dẫn xuất, hệ tiên đề, các hiệu quả, các định lý và đặc biệt là thuật toán phân rã lớp các thông tin có cấu trúc dạng cây tam nguyên n-chiều trên cơ sở hai thuật toán: thuật toán chuyền cây tam nguyên n-chiều về cây chuẩn tắc tương đương và thuật toán chuyền về cây tam nguyên n-chiều tối ưu nhằm mục đích giảm thời gian xây dựng cây tam nguyên n-chiều tối ưu khi tập khóa rất lớn.

10p uocvong07 14-10-2015 32 2   Download

Mục tiêu của luận văn nhằm: Tìm hiểu và xây dựng thành công một mô hình dự đoán tương tác protein-protein dựa trên thuật toán phân lớp tổng hợp, là phương pháp đã được chứng minh là tốt hơn thuật toán phân lớp đơn lẻ truyền thống, từ đó làm tiền đề áp dụng vào thực tế triển khai nghiên cứu dự đoán tương tác protein – protein một cách hiệu quả nhất.

53p hanh_tv25 02-04-2019 12 3   Download

Thuật toán ID3 Thuật toán ID3 được phát biểu bởi Quinlan (trường đại học Syney, Australia) và được công bố vào cuối thập niên 70 của thế kỷ 20. Sau đó, thuật toán ID3 được giới thiệu và trình bày trong mục Induction on decision trees, machine learning năm 1986.

9p herotb91 26-11-2013 206 39   Download

Tham khảo luận văn - đề án 'luận văn: một số thuật toán phân hạng ảnh phổ biến và áp dụng trong hệ thống tìm kiếm ảnh lớp trên thử nghiệm', luận văn - báo cáo, công nghệ thông tin phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

75p chieu_mua 25-08-2012 80 18   Download

Chúng ta sẽ sử dụng một mạng nơron-mờ dùng để phân lớp dữ liệu (NEFCLASS). Mô hình này được dùng để tìm các luật suy diễn mờ từ một tập dữ liệu được phân tách thành các lớp khác nhau. Công việc xây dựng cấu trúc mạng NEFCLASS được thực hiện bởi thuật toán luyện cấu trúc. Trong thông báo này trình bày một thuật toán luyện cấu trúc được cải tiến và giới thiệu những cài đặt bước đầu.

8p uocvong07 14-10-2015 48 5   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 32 7   Download

Ưng dụng thuật toán phân tích biệt số tuyến tính bằng giải thuật di truyền để tiến hành giải bài toán phân lớp trong y học. Nó có vai trò quan trọng trong lý thuyết mã hóa, mật mã và những hệ thống động. Entropi thống kê được đề xướng như cách đo cho một số khái niệm: tính tổ chức, sự phức tạp.

6p butmaucam 27-08-2013 43 3   Download

Thuật toán phân rã lớp thông tin có cấu trúc dạng cây nhị phân chứa đỉnh trong trên tài khoản vô hạn. Có nghĩa rằng sự hỗn loạn từ bên ngoài, truyền sự đa dạng vào trong hệ thống, phải được điều chỉnh cho ảnh hưởng ít nhất tới việc hệ đạt mục đích của mình, vậy trong hệ phải có sẵn sàng các hoạt động cao hơn độ đa dạng của bên ngoài.

14p butmaucam 27-08-2013 43 3   Download

Mục đích của đồ án nhằm nghiên cứu bài toán phân lớp nhị phân để khi ta đưa một bức ảnh vào thì ta có thể dùng thuật toán trong bài toán phân lớp nhị phân để đưa ra giới tính của một bức ảnh là nam hay nữ. Để nắm rõ các nội dung nghiên cứu, mời các bạn cùng tham khảo đồ án.

47p photokimlien 18-07-2019 114 24   Download

Phân lớp dữ liệu mất cân bằng là một bài toán quan trọng trong thực tế. Nhiều phương pháp đã được nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu suất của bài toán phân lớp này. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một thuật toán làm giảm số lượng phần tử (Undersampling) dựa trên giá trị lề giả thuyết (hypothesis margin) của các đối tượng thuộc lớp đa số để cải thiện hiệu suất phân lớp tập dữ liệu mất cân bằng

8p sieunhansoibac7 26-04-2018 17 0   Download

Tác giả đã thực hiện việc nghiên cứu các thuật toán phân lớp một cách triệt để và tiến hành thực nghiệm hệ thống trên các dữ liệu đã thu thập được. Hệ thống dựa vào các thông tin và số liệu phân tích được sử dụng các mô hình phân lớp như SVM, Decision Tree, Bayer và Neural Network, sau đó trả về cho người dùng kết quả mật độ giao thông tại một vị trí xác định trong một khoảng thời gian xác định. Mời các bạn cùng tìm hiểu về tính năng ứng dụng mô hình phân lớp để dự đoán mật độ giao thông.

24p hanh_tv26 03-04-2019 13 0   Download

Bài viết này được thiết kế nhằm trình bày tổng quan kỹ thuật phân lớp trong khai phá dữ liệu và khả năng ứng dụng vào lĩnh vực khảo sát lấy ý kiến phản hồi từ người học. Kết quả của việc nghiên cứu là trích ra những tiêu chí cơ bản nhất ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên khi hoàn thành khóa học từ một số lượng lớn các tiêu chí. Từ đó với những nguồn lực nhất định, nhà trường chỉ cần tập trung cải thiện các tiêu chí này sẽ góp phần nâng cao chất lượng đào tạo.

10p viryucha2711 24-04-2019 10 0   Download

Hiện nay, tồn tại một số thuật Toán học phân lớp Văn bản thực hiện có kết quả rất tốt khi được Xây dựng dựa trên một tập ví dụ học lớn. Tuy nhiên, trong thi hành thực tế thì điều kiện này hết sức khó khăn vì ví dụ học thường được gán nhãn bởi con người nên đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức. Trong khi đó, các dữ liệu chưa gán nhãn (unlabeled data) thì lại rất phong phú. Do vậy, việc xem xét các thuật Toán học không cần nhiều dữ liệu gán nhãn, có khả năng tận dụng...

54p bluesky_12 26-12-2012 86 31   Download