intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Ứng dụng khai phá dữ liệu

Xem 1-20 trên 176 kết quả Ứng dụng khai phá dữ liệu
  • 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...

    pdf31p 201630589 23-03-2013 221 64   Download

  • Google App Engine không chỉ mở rộng quy mô các ứng dụng nó có thể giúp bạn xây dựng ứng dụng nhanh bằng cách sử dụng các công cụ mà bạn yêu thích.

    pdf35p tuyetroimuahe123 11-03-2014 65 5   Download

  • Báo cáo thực tập tốt nghiệp: Khai phá dữ liệu bằng cây quyết định và ứng dụng có cấu trúc gồm 3 chương với nội dung trình bày về công nghệ khai phá trí thức; các phương pháp khai phá dữ liệu bằng cây quyết định; cài đặt chương trình khai phá dữ liệu sử dụng cây quyết định. Tài liệu hữu ích với những bạn chuyên ngành Công nghệ thông tin và những bạn quan tâm tới lĩnh vực này.

    pdf45p saucaca 24-07-2013 1057 165   Download

  • Một tập dữ liệu (dataset) là một tập hợp các đối tượng (objects) và các thuộc tính của chúng.Mỗi thuộc tính (attribute) mô tả một đặc điểm của một đối tượngKhái niệm “đối tượng” còn được tham chiếu đến với các tên gọi khác...

    pdf35p phuonggm 30-09-2012 406 58   Download

  • Với một tập các giao dịch transactions) cho trước, cần ộ ập g ị ( ) , n tìm các luật dự đoán khả năng xuất hiện trong một giao dịch của các mục (items) này dựa trên việc xuất hiện của các mục khác

    pdf47p phuonggm 30-09-2012 160 42   Download

  • 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.

    pdf55p phuonggm 30-09-2012 228 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

    pdf78p phuonggm 30-09-2012 236 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.

    pdf35p phuonggm 30-09-2012 153 40   Download

  • Phân tích việc mua hàng của khách hàng bằng cách tìm ra những “mối kết hợp” giữa những mặt hàng mà khách đã mua. Bài toán được Agrawal thuộc nhóm nghiên cứu của IBM đưa ra vào năm 1994. Khai phá luật kết hợp: Tìm tần số mẫu, mối kết hợp, sự tương quan, hay các cấu trúc nhân quả giữa các tập đối tượng trong các cơ sở dữ liệu giao tác, cơ sở dữ liệu quan hệ, và những kho thông tin khác. Tính hiểu được: dễ hiểu Tính sử dụng được: Cung cấp thông tin thiết thực Tính hiệu quả: Đã có...

    ppt57p trinhvang 18-01-2013 166 50   Download

  • Có thể dùng phân lớp và dự đoán để xác lập mô hình/mẫu nhằm mô tả các lớp quan trọng hay dự đoán khuynh hướng dữ liệu trong tương lai. Phân lớp(classification) dự đoán các nhãn phân loại. Dự đoán (prediction) hàm giá trị liên tục.

    ppt41p trinhvang 18-01-2013 180 37   Download

  • Luật kết hợp mô tả các sự kiện xuất hiện cùng nhau trong dữ liệu Ví dụ: "IF khách hàng mua sản phẩm A với số lượng 10 THEN sẽ mua sản phẩm B với số lượng 20. Các luật dãy phổ biến mô tả quan hệ thời gian giữa các sự kiện Ví dụ: IF hôm nay khách hàng mua sản phẩm A THEN sau 1 tuần khách hàng sẽ mua tiếp sản phẩm B và C” Tập R các loại sự kiện. Mỗi sự kiện là một cặp (A, t), với A  R là loại sự kiện (ví dụ loại...

    ppt37p trinhvang 18-01-2013 96 18   Download

  • Dữ liệu (Data): có thể xem là chuỗi các bit, là số, ký tự…mà chúng ta thu thập hàng ngày trong công việc. Thông tin (Information): là tập hợp của những dữ liệu đã được xử lý, dùng mô tả, giải thích đặc tính của một đối tượng nào đó. Tri thức (Knowledge): là tập hợp những thông tin có liên hệ với nhau, được lập luận chặt chẽ hoặc được thực nghiệm kiểm chứng quan nhiều thế hệ. Tri thức thể hiện tư duy của con người về một vấn đề....

    ppt25p trinhvang 18-01-2013 147 23   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...

    ppt35p trinhvang 18-01-2013 123 23   Download

  • Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu: Bài mở đầu - Tổng quan về khai phá dữ liệu trình bày về nhu cầu khai phá dữ liệu, khái niệm về dữ liệu; mẫu; tri thức và khai phá dữ liệu, các bài toán khai phá dữ liệu cơ bản, các giai đoạn trong khai phá dữ liệu, kiến trúc điển hình của một hệ thống khai phá dữ liệu, các nguồn dữ liệu phục vụ cho khai phá và ứng dụng của khai phá dữ liệu.

    pdf36p quangtriyeuthuong32 25-04-2014 196 44   Download

  • Bài giảng Tác động của CNTT tiên tiến vào công tác kế toán/kinh doanh trong môi trường ERP/e-commerce nhằm tích hợp hệ thống ERP, nguồn dữ liệu đa dạng, đặc điểm của các phần mềm kế toán/kinh doanh hiện nay, Business intelligence vào các hệ thống thông tin kế toán, khai phá dữ liệu Kho dữ liệu và ứng dụng.

    pdf134p wide_12 30-07-2014 110 21   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.

    pdf60p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 311 31   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.

    ppt22p 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.

    ppt61p youcanletgo_01 04-01-2016 93 9   Download

  • Chương 4 trình bày các kiến thức về phân lớp và dự báo. Các vấn đề chính được thảo luận trong chương này gồm: Phân lớp là gì? Dự báo là gì? Giới thiệu cây quyết định, phân lớp kiểu Bayes, những phương pháp phân lớp khác, độ chính xác trong phân lớp. Mời các bạn cùng tham khảo.

    pdf47p youcanletgo_05 21-01-2016 128 13   Download

  • Bài giảng "Khai phá dữ liệu - Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu" cung cấp cho người học các kiến thức: Tình huống, 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 nội dung chi tiết.

    pdf61p doinhugiobay_18 09-03-2016 158 16   Download

CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM

ADSENSE

nocache searchPhinxDoc

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2