« Home « Kết quả tìm kiếm

Bài toán phân lớp


Tìm thấy 16+ kết quả cho từ khóa "Bài toán phân lớp"

Học cấu trúc mạng logic Markov và ứng dụng trong bài toán phân lớp

repository.vnu.edu.vn

Học cấu trúc mạng logic Markov và ứng dụng trong bài toán phân lớp. Trình bày về một số kiến thức cơ bản được sử dụng trong cấu trúc mạng logic markov và ứng dụng trong bài toán phân lớp liên quan tới lý thuyết đồ thị, logic và xác suất thống kê. Tìm hiểu các kiến thức về mạng Markov, mạng logic Markov và một số vấn đề về học máy với mạng logic Markov như suy diễn, học tham số và đặc biệt là học cấu trúc.

Tiếp cận học không giám sát trong học có giám sát với bài toán phân lớp văn bản tiếng việt và đề xuất cải tiến công thức tính độ liên quan giữa hai văn bản trong mô hình véctơ

dlib.hust.edu.vn

Giới thiệu bài toán phân lớp văn bản 3.2. Các thuật toán phân lớp văn bản cơ bản 3.21. Đánh giá hiệu suất phân lớp văn bản 3.4. Luận văn Thạc sĩ CNTT - Đại học Bách Khoa Hà Nội 11/2004 - Trang 55 - từng chủ đề dựa trờn k văn bản mẫu cú độ tương tự gần nhất [9, 13]. Ở đõy, văn bản được biểu diễn dưới dạng vector. Đỏnh giỏ hiệu suất phõn lớp văn bản Hỡnh 3.5. Khai phá dữ liệu văn bản tiếng Việt 4.2. Bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt 4.4.

Nghiên cứu giải quyết phân lớp địa hóa môi trường biển và áo dụng vào bài toán đánh giá địa hóa môi trường biển Việt Nam

repository.vnu.edu.vn

Đưa ra mô hình đề xuất để giải quyết bài toán phân lớp địa hóa môi trường biển Việt Nam và trình bày phương pháp giải quyết bài toán phân lớp địa hóa môi trường biển Việt Nam dựa trên phương pháp máy hỗ trợ vector (SVM) và phương pháp Naive Bayes. Tiến hành thực nghiệm việc xây dựng bộ dữ liệu học, xây dựng bộ phân lớp SVM và Naive Bayes. Tóm lược những kết quả đạt được của luận văn. Phân lớp địa hóa. Môi trường biển. Việt Nam.

Xây dựng bộ phân lớp các văn bản sử dụng thuật toán Maximum Entropy trên miền dữ liệu tội phạm

repository.vnu.edu.vn

Trong chương này tác giả sẽ trình bày giới thiệu về bài toán phân lớp văn bản, quá trình xây dựng bộ phân lớp văn bản, quá trình tiền xử lý dữ liệu và cách đánh giá với bài toán phân lớp mà tác giả đang thực hiện.. Bài toán phân lớp văn bản.. Công nghệ thông tin đã tác động mạnh mẽ đến sự phát triển của tất cả các ngành nghề trong đời sống xã hội và đặc biệt là sự ra đời của Internet.

Phân lớp thư điện tử sử dụng máy Vector hỗ trợ

repository.vnu.edu.vn

Hiện nay, bài toán phân lớp thư điện tử vào các thư mục cũng đang được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm.. Trong luận văn này, chúng tôi ứng dụng phân lớp văn bản vào lĩnh vực thư điện tử nhằm giải quyết bài toán phân lớp tự động thư điện tử vào các lớp do người dùng định nghĩa.

Phân lớp đa nhãn, đa thể hiện và áp dụng trong quản lý danh tiếng

K19HTTT_PhanThiThom_LuanVan.pdf

repository.vnu.edu.vn

Chương 2: Luận văn trình bày một cách tổng quan về học máy phân lớp MIML, các mô hình giải quyết như: MIMLSVM, MIMLBoost.. Chương 3: Luận văn đề xuất mô hình phân lớp dữ liệu trong bài toán quản lý danh tiếng bằng cách áp dụng MIMLSVM. Theo [6], khai phá quan điểm hay còn gọi là phân lớp nhận định có ba bài toán điển hình là:. Phân lớp quan điểm. trên của khai phá quan điểm và bài toán phân lớp quan điểm được coi là bài toán trọng tâm của quản lý danh tiếng..

Phân lớp đa nhãn, đa thể hiện và áp dụng trong quản lý danh tiếng

00050006769.pdf

repository.vnu.edu.vn

Theo Zhou và cộng sự hướng tiếp cận để giải quyết bài toán phân lớp dữ liệu đa nhãn, đa thể hiện (MIML) là sử dụng phương pháp phânbài toán MIML thành những bài toán đơn giản. Từ đây luận văn đề xuất một mô hình phân lớp quan điểm người dùng trong bài toán quản lý danh tiếng bằng cách áp dụng MIMLSVM.. Thực nghiệm trên miền dữ liệu là tập nhận xét của người dùng về 1000 khách sạn ở Việt Nam ở website (http://chudu24.com.

Ứng dụng hệ logic mờ loại hai khoảng trong phân lớp tín hiệu điện tim

000000240059-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Các khái niệm và cơ sở toán học về tập mờ loại một và tập mờ loại hai sẽ được trình bày trong chương này. Trình bày về bài toán phân lớp tín hiệu điện tim, việc xử lý tín hiệu và trích rút đặc trưng của tín hiệu cũng được trình bày trong chương này. Chương này trình bày chi tiết việc thiết kế, xây dựng các thành phần của mô hình phân lớp sử dụng logic mờ loại 2 khoảng. Trình bày việc sử dụng Giải thuật di truyền để tối ưu tham số hệ mờ trong bài toán phân lớp tín hiệu điện tim

Kết hợp học quan hệ và học thống kê cho phân lớp dữ liệu đa quan hệ

repository.vnu.edu.vn

Nghiên cứu kỹ thuật phân lớp dữ liệu đa quan hệ dựa trên lập trình logic quy nạp, hệ thống FOIL và đặc biệt là các cách tiếp cận kết hợp học thống kê vào hệ thống FOIL nhằm nâng cao hiệu quả trong việc giải quyết các bài toán phân lớp.. Áp dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu quan hệ dựa trên kết hợp học thống kê và hệ thống FOIL vào bài toán phân lớp tài liệu trong cơ sở dữ liệu Thư viện Địa chất dựa theo chủ đề.. Tóm tắt nội dung luận văn. Chương 1: Phân lớp dữ liệu đa quan hệ.

Nghiên cứu giải thuật học cộng tác (Co-training) và ứng dụng vào bài toán khai phá quan điểm

repository.vnu.edu.vn

Bài toán khai phá quan điểm trong phạm vi luận văn này gồm hai bài toán phân lớp con: (1) phân lớp sự tồn tại của cảm nghĩ trong câu. (2) phân lớp tính phân cực của cảm nghĩ trong câu. Dữ liệu được sử dụng làm dữ liệu huấn luyện, đánh giá được trích chọn từ kho dữ liệu MPQA2.0. Thuật toán phân lớp cơ sở được chọn là thuật toán SVM..

Nghiên cứu phân lớp tự động văn bản báo chí tiếng Việt về tài nguyên và môi trường

repository.vnu.edu.vn

Thiết kế xây dựng hệ thống phân lớp văn bản tiếng Việt về tài nguyên môi trường: thiết kế xây dựng hệ thống. Phân lớp văn bản là bài toán cơ bản trong khai phá dữ liệu văn bản. Bài toán phân lớp văn bản là việc gán tên các chủ đề (tên lớp/nhãn lớp) đã được xác định trước, vào các văn bản dựa trên nội dung của chúng..

Phương pháp tìm cặp không đồng nghĩa tự động áp dụng cho bài toán đối sánh ontology

repository.vnu.edu.vn

Chương 1: Giới thiệu về Ontology và bài toán đối sánh. Chương 2: Một số hướng tiếp cận giải quyết bài toán đối sánh ontology. Chương 3: Mô hình giải quyết bài toán đối sánh onology dựa trên bài toán phân lớp thống kê

Phương pháp tối ưu đàn kiến cho bài toán điều phối xe

Luan van_Le My Hanh.pdf

repository.vnu.edu.vn

Bài toán phủ tập hợp (The Set Covering problem-SCP. Các bài toán trong học máy: bài toán phân lớp, mạng Bayes,…. các thuật toán khá thành công cho các bài toán định tuyến trên các mạng truyền tin theo gói tin (packed switched) như mạng truyền thông internet chẳng hạn.. Các chú ý sau đây làm tăng khả năng cho thuật toán ACO khi áp dụng các bài toán khác nhau.

Áp dụng máy học để tìm ra các đặc trưng tối ưu trong các bài toán xử lý số liệu lớn

repository.vnu.edu.vn

Áp dụng máy học để tìm ra các đặc trưng tối ưu trong các bài toán xử lý số liệu lớn. Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin. Abstract: Tổng quan về bài toán cần giải quyết: khai phá dữ liệu và trích chọn thuộc tính, lựa chọn thuộc tính và bài toán phân lớp, Phương pháp dự kiến thực hiện. Trình bày một số kỹ thuật lựa chọn thuộc tính: Phương pháp lựa chọn thuộc tính, một số thuật toán lựa chọn thuộc tính.

Ứng dụng các giải thuật phân lớp vào bài toán dự đoán rủi ro tín dụng

310126-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Bài toán phân lớp rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Đại Dương 1.3. Kết chương CHƢƠNG 3: Mạng nơ ron phân lớp mờ min max 3.1. Mạng nơ ron phân lớp mờ min max 3.3. Mạng nơ ron phân lớp mờ min max cải tiến 3.4. Áp dụng giải thuật vào bài toán dự đoán rủi ro tín dụng trong ngân hàng TMCP Đại Dương 3.5. Kết chương CHƢƠNG 4: Triển khai ứng dụng dự đoán rủi ro tín dụng 4.1.

Ứng dụng các giải thuật phân lớp vào bài toán dự đoán rủi ro tín dụng

310126.pdf

dlib.hust.edu.vn

Bài toán phân lớp dữ liệu. Định nghĩa phân lớp dữ liệu. MẠNG NƠ RON PHÂN LỚP MỜ MIN MAX. Mạng nơ ron phân lớp mờ min max. Tập dữ liệu cần thực hiện phân lớp. Dữ liệu sau khi đã phân lớp. Mẫu dữ liệu. Kết quả các lần thử nghiệm khi thay đổi giá trị các tham số. Trên thực tế tuy thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ nhưng bản thân các thông tin riêng lẻ của dữ liệu không đem lại nhiều giá trị cho người quản trị doanh nghiệp. Bài toán phân lớp dữ liệu 1.1.1.

Tìm hiểu một số lớp mạng nơron nhân tạo ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ

repository.vnu.edu.vn

Tìm hiểu một số lớp mạng nơron nhân tạo ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ. Abstract: Giới thiệu về mạng nơron và bài toán phân cụm dữ liệu. Trình bày một số lớp mạng nơron nhân tạo liên quan đến quá trình xây dựng mạng FBACN (Mạng phân cụm kết hợp hai hướng mờ): mạng truyền thẳng, mạng có nối ngược Hopfield, mạng kiểu bộ nhớ kết hợp hai chiều (BAM). Ứng dụng mạng nơron đa khớp nối vào bài toán phân cụm dữ liệu mờ. Keywords: Bài toán phân cụm dữ liệu.

Tập thô và bài toán phân cụm

00050004190.pdf

repository.vnu.edu.vn

Giới thiệu về phân cụm dữ liệu và các phương pháp phân cụm với mỗi phương pháp trình bày một thuật toán tương ứng.. Chương 2: Lý thuyết tập thô. Trình bày tổng quan về lý thuyết tập thô bao gồm hệ thông tin, hệ quyết định, tính không phân biệt được và xấp xỉ tập hợp.. Chương 3: Tập thô và bài toán phân cụm. Giới thiệu các thuật toán phân cụm: Phân cụm thô, phân cụm mờ, phân cụm thô-mờ, phân cụm bóng, các bước phân cụm và công thức chi tiết của từng thuật toán..

Giải thuật rừng ngẫu nhiên giải bài toán phân đoạn ảnh theo đối tượng.

000000296126.pdf

dlib.hust.edu.vn

Ứng dụng. 18 Giải thuật rừng ngẫu nhiên giải bài toán phân đoạn ảnh theo đối tượng. ix 3.1 Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân RF-ODT trong bài toán nhận dạng dấu vân tay. 18 3.2 Giải thuật rừng ngẫu nhiên trong bài toán phân loại dữ liệu gen. 21 CHƢƠNG III: GIẢI THUẬT RỪNG NGẪU NHIÊN TRONG BÀI TOÁN ĐOẠN ẢNH THEO ĐỐI TƢỢNG. BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH THEO ĐỐI TƯỢNG. Giới thiệu bài toán. Các ứng dụng của bài toán phân đoạn ảnh theo đối tượng. Các nghiên cứu liên quan.

Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest

tainguyenso.vnu.edu.vn

Không chỉ tăng ñược khả năng phân lớp cho thuật toán RF, phương pháp ñề nghị còn cho thấy khả năng phân lớp tốt hơn một số phương pháp trích chọn ñã ñược công bố.. Trong lĩnh vực nghiên cứu về khai phá dữ liệu nói chung cũng như trong nghiên cứu về các thuật toán phân lớp nói riêng, vấn ñề xử lý dữ liệu lớn ngày càng trở thành vấn ñề cấp thiết và ñóng vai trò chủ ñạo trong việc giải quyết các bài toán thực tế.