- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Dimensionality reduction and feature selection, chương này trình bày những nội dung về: introduction to dimensionality reduction and feature selection; principal component analysis (PCA); fisher’s linear discriminant analysis (LDA);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
81 p tgu 23/11/2023 17 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Dimensionality reduction, Feature selection, Principal component analysis, Fisher’s linear discriminant analysis, Linear discriminant analysis
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu Clustering; phân loại; thuật toán Kmeans; hierarchical clustering; density-based clustering; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
70 p tgu 23/11/2023 16 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Thuật toán Kmeans, Hierarchical clustering, Density-based clustering, Học không giám sát
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule - Trịnh Tấn Đạt
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!
76 p tgu 23/11/2023 19 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Association rule, Luật kết hợp, Thuật toán Apriori, Data mining steps, Cơ sở dữ liệu giao dịch
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine, chương này trình bày những nội dung về: ôn tập Đại số tuyến tính; bộ phân loại và biên độ phân loại; SVM tuyến tính - bài toán tối ưu hóa; phân loại ký quỹ cứng và mềm; SVM phi tuyến tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
77 p tgu 23/11/2023 23 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Support vector machine, Linear algebra, Non-linear SVMs, Linear classifiers, Linear SVM mathematically
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Genetic algorithm - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Genetic algorithm, chương này trình bày những nội dung về: introduction to genetic algorithms (GA); classes of search techniques; nature to computer mapping; GA operators and parameters; example and homework;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
70 p tgu 23/11/2023 18 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Genetic algorithm, Simple genetic algorithm, Binary encoding, Permutation encoding, Roulette wheel selection
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu môn học, tài liệu tham khảo, hình thức đánh giá; danh sách các đề tài - đồ án môn học; các vấn đề trong data mining;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
26 p tgu 23/11/2023 24 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Suy luận thống kê, Cấu trúc toán học, Hồi quy dữ liệu, Quá trình trích xuất tri thức
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Data preprocessing - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Data preprocessing, chương này trình bày những nội dung về: why preprocess the data; descriptive data summarization; data cleaning; data integration and transformation; data reduction; discretization and concept hierarchy generation;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
71 p tgu 23/11/2023 24 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Data preprocessing, Descriptive data summarization, Data cleaning, Data reduction, Semi-structured data
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression, chương này trình bày những nội dung về: khái niệm hồi qui tuyến tính (linear regression); hồi qui tuyến tính đơn biến; hồi qui tuyến tính đa biến; phương pháp ước lượng tham số; các mở rộng; linear regression dùng gradient descent;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
64 p tgu 23/11/2023 18 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Linear regression, Hồi qui tuyến tính, Hồi qui tuyến tính đơn biến, Hồi qui tuyến tính đa biến, Phương pháp ước lượng tham số
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Naïve Bayes Classification - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Naïve Bayes Classification, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu Naïve Bayes Classification (NBC); mô hình toán; các dạng phân phối dùng trong NBC; các ví dụ và bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
36 p tgu 23/11/2023 20 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Naïve Bayes Classification, Real time prediction, Công thức Bayes tổng quát, Dữ liệu rời rạc
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models, chương này trình bày những nội dung về: introduction; voting; bagging; boosting; stacking and blending; learning ensembles; methods of constructing ensembles; bias-variance tradeoff; simple ensemble techniques;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
90 p tgu 23/11/2023 15 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Ensemble models, Learning ensembles, Bias-Variance tradeoff, Simple ensemble techniques
Đăng nhập