Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree giới thiệu về mô hình cây quyết định và các thuật toán xây dựng cây. Nội dung bao gồm các khái niệm như entropy, information gain, Gini index và các kỹ thuật tránh overfitting. Đây là mô hình trực quan và dễ hiểu, thường được sử dụng trong các bài toán phân loại. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 8: Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: cây quyết định (Decision tree); biểu diễn cây quyết định; học cây quyết định bằng ID3; vài vấn đề trong ID3; cây quyết định cho hồi quy; rừng ngẫu nhiên (Random forests);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 7: Máy học có nội dung trình bày về khái niệm máy học, phương pháp Naïve Bayes, phương pháp ID3, phương pháp ILA, thuật toán máy học,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

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.

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 12 Học máy và Cây quyết định cung cấp cho người học những kiến thức như: Học máy là gì? Một số khái niệm liên quan; Cây quyết định (decision tree); Giải thuật đâm chồi; Thuật toán ID3; Xây dựng tập luật từ cây quyết định; Bài tập ứng dụng.

Bài giảng "Học máy - Các phương pháp học có giám sát: Học cây quyết định" cung cấp cho người học các kiến thức: Khái niệm học cây quyết định, biểu diễn cây quyết định, giải thuật ID3, lựa chọn thuộc tính kiểm tra, Entropy, information gain, học cây quyết định,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng "Học máy - Các phương pháp học có giám sát: Học cây quyết định" cung cấp cho người học các kiến thức: Khái niệm học cây quyết định, biểu diễn cây quyết định, giải thuật ID3, lựa chọn thuộc tính kiểm tra, Entropy, information gain, học cây quyết định,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Cây quyết định (ID3) và học quy nạp (ILA) - Tô Hoài Việt giới thiệu đến bạn đọc những nội dung về: Cây quyết định Học cây quyết định–thuật toán ID3, biểu diễn tri thức bằng luật, rút luật từ cây quyết định, thuật toán học quy nạp.

Ứng dụng hệ trợ giúp quyết định phục vụ công tác đền bù giải tỏa đất đai tại thành phố Đà Nẵng nhằm triển khai áp dụng có hiệu quả công tác hỗ trợ ra quyết định trong đề bù giải tỏa đất đai.

Ứng dụng hệ trợ giúp quyết định trong tiếp thị trực tuyến nhằm xây dựng kho dữ liệu khách hàng loại sản phẩm, các hình thức tiếp thị để phục vụ cho việc tiếp thị sản phẩm.

Đối với học sinh bậc THCS thì mục tiêu chính là giúp cho học sinh: Củng cố và phát triển những kết quả giáo dục ở bậc Tiểu học. Có học vấn phổ thông, trình độ cơ sở và những hiểu biết ban đầu về kỹ thuật - hướng nghiệp.

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.

Để chẩn đoán, theo dõi, tiên lượng chấn thương đầu thật nhanh chóng và chính xác thì hình ảnh học ( gồm X quang, CT, MRI…) là dữ kiện cơ bản và quan trọng. Trong số đó, CT là khảo sát hình ảnh được lựa chọn đầu tiên và rất có giá trị trong đánh giá chấn thương sọ não, đặc biệt là chấn thương sọ não cấp [13]. Việc đọc phim CT hiện nay chủ yếu là do các bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh thực hiện, với số ca mỗi ngày khá lớn. Với mỗi ca...

Hầu hết người chơi MP3 hiện đại có thể đọc, hiển thị, và phản ứng này bao gồm dữ liệu khi đang chơi một tập tin. Rất may, ActionScript cũng cung cấp quyền truy cập vào thông tin này khi sử dụng các tập tin MP3 trong các dự án của bạn. Thực tế này cho phép bạn tạo các ứng dụng phức tạp âm thanh. Chú ý Không phải tất cả MP3 chứa các thẻ ID3