« Home « Kết quả tìm kiếm

Khai phá dữ liệu Cảnh giác dược


Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Khai phá dữ liệu Cảnh giác dược"

Bài giảng Phát hiện tín hiệu trong Cảnh giác Dược và hướng xử trí - DS. Nguyễn Hoàng Anh

tailieu.vn

Khai phá dữ liệu Cảnh giác dược. CV 14212/QLD-CL ngày Tạm ngừng sử dụng các lô thuốc cản quang Xenetix 300mg/50ml 12WC034A và 12WC027C.. Thúc đẩy sử dụng thuốc hợp lý, an toàn: Quản lý thuốc có nguy cơ cao. 13.699 báo cáo liên quan đến kháng sinh báo cáo phản vệ báo cáo liên quan đến phản vệ 46 bệnh nhân (chiếm 2,20%) có tiền sử dị ứng với kháng sinh cùng nhóm với thuốc nghi ngờ gây phản vệ. 25 báo cáo (9 từ Trung Quốc, 7 từ Việt Nam). tio 8.5 Hình thành tín hiệu.

Luận văn Thạc sĩ Máy tính: Nghiên cứu một số phương pháp khai phá dữ liệu phát hiện phản ứng có hại của thuốc

tailieu.vn

Việc áp dụng thuật toán khai phá dữ liệu đối với kho dữ liệu báo cáo ADR tại Trung tâm cảnh giác dược là một nhu cầu cần thiết, có tính thực tế và hiệu quả cao trong việc sàng lọc, phát hiện sớm các thuốc có khả năng có phản ứng ADR..

Luận văn Thạc sĩ ngành Máy tính: Nghiên cứu một số phương pháp khai phá dữ liệu phát hiện phản ứng có hại của thuốc

tailieu.vn

Việc áp dụng thuật toán khai phá dữ liệu đối với kho dữ liệu báo cáo ADR tại Trung tâm cảnh giác dược là một nhu cầu cần thiết, có tính thực tế và hiệu quả cao trong việc sàng lọc, phát hiện sớm các thuốc có khả năng có phản ứng ADR..

Khai Phá Dữ Liệu

www.academia.edu

Khai Phá Dữ Liệu 27 Giảm bớt dữ liệu „ T i sao cần ph i gi m bớt dữ liệu.

khai phá dữ liệu

www.academia.edu

Tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Giới thiệu chung về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Quá trình khai phá dữ liệu. Các phương pháp khai phá dữ liệu. Các lĩnh vực ứng dụng thực tiễn của khai phá dữ liệu. Các hướng tiếp cận cơ bản và kỹ thuật trong khai phá dữ liệu. Những thách thức - khó khăn trong khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Phân cụm dữ liệu và một số phương pháp phân cụm dữ liệu. Khái niệm và mục tiêu của phân cụm dữ liệu. Phân cụm dữ liệu là gì.

Khai Phá Dữ Liệu

www.academia.edu

Giới thiệu về Khai phá dữ liệu „ Giới thiệu về ề công cụ WEKA „ Tiền xử lý dữ liệu „ Phát hiện các luật kết hợp „ Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán „ Các kỹ thuật phân nhóm Khai Phá Dữ Liệu 2 WEKA – Giới thiệu „ WEKA là một công cụ phần mềm viết bằng Java, Java phục vụ lĩnh vực học máy và khai phá dữ liệu „ Các tính năng g chính • Một tập các công cụ tiền xử lý dữ liệu, các giải thuật học máy, khai phá dữ liệu, và các phương p gp phápp thí nghiệm g ệ đánh g giá • Giao diện đồ họa (gồm cả tính năng

Khai Phá Dữ Liệu

www.academia.edu

Giới thiệu về Khai phá dữ liệu „ Giới thiệu về ề công cụ WEKA „ Tiền xử lý dữ liệu „ Phát hiện các luật kết hợp „ Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán „ Các kỹ thuật phân nhóm Khai Phá Dữ Liệu 2 WEKA – Giới thiệu „ WEKA là một công cụ phần mềm viết bằng Java, Java phục vụ lĩnh vực học máy và khai phá dữ liệu „ Các tính năng g chính • Một tập các công cụ tiền xử lý dữ liệu, các giải thuật học máy, khai phá dữ liệu, và các phương p gp phápp thí nghiệm g ệ đánh g giá • Giao diện đồ họa (gồm cả tính năng

KHO DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

www.scribd.com

Khai phá dữ liệu là gì? 1.2. Các loại dữ liệu dùng để khai phá 1.3. Các kiểu mẫu dữ liệu được khai phá 1.4. Các bài toán và phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu 1.5. Sự tích hợp của một hệ thống khai phá dữ liệu với một cơ sở dữ liệu hoặc với kho dữliệu DW 1.6. Ứng dụng của kho dữ liệukhai phá dữ liệu Chương 2: Các công nghệ và kỹ thuật tích hợp CSDL LT12/BT3 2.1. Giới thiệu một mô hình dữ liệu mở rộng XML LT32.2. Chuyển đổi lược đồ dữ liệu giữa các mô hình LT32.3.

Khai phá dữ liệu - data mining

www.academia.edu

Báo Cáo Môn Khai Phá Dữ Liệu Đề tài: Nghiên cứu lớp bài toán luật kết hợp trong lãnh vực khai phá dữ liệu. Tổng Quan Về Khai Phá Dữ Liệu . Khai phá dữ liệu . Ứng dụng của khai phá dữ liệu . Tiền xử lý dữ liệu . Dữ liệu . Làm sạch dữ liệu (data cleaning . Tích hợp dữ liệu (data integration . Biến đổi dữ liệu (data transformation . Thu giảm dữ liệu (data reduction . Phân loại dữ liệu với cây quyết định . Phân loại dữ liệu với mạng Bayesian . Phân loại dữ liệu với mạng Neural .

Khai phá dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ lớn và các kho dữ liệu

dlib.hust.edu.vn

TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU. Phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệukhai phá dữ liệu. Lý do phát triển khai phá dữ liệu. Những dạng lưu trữ dữ liệu được khai phá. Các cơ sở dữ liệu quan hệ. Các kho dữ liệu. Các cơ sở dữ liệu giao dịch. Các hệ thống cơ sở dữ liệu tiên tiến và các ứng dụng cơ sở dữ liệu tiên tiến. Những nhiệm vụ khai phá dữ liệu và các mẫu dữ liệu được khai phá. Mô tả đặc trưng lớp dữ liệu và so sánh lớp dữ liệu. Những mẫu dữ liệu được quan tâm trong khai phá dữ liệu.

Khai thác nguồn học liệu mở bằng kỹ thuật khai phá dữ liệu

tailieu.vn

Quá trình khai phá dữ liệu bao gồm giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, giai đoạn khai phá tri thức và giai đoạn trình bày, thể hiện kết quả. Quá trình khai phá tri thức được lặp đi lặp lại với sự tham gia của người sử dụng.. Việc khai phá dữ liệu làm cho quá trình khai phá các dữ liệu lớn trong cơ sở dữ liệu lớn trở nên dễ dàng hơn. Khai phá dữ liệu là một bước cụ thể trong quá trình khai phá tri thức.

Khai phá dữ liệu trên nền ORACLE và ứng dụng

LV_NguyenThiMinhLy_K16.pdf

repository.vnu.edu.vn

KHAI PHÁ DỮ LIỆU. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU. Ứng dụng của khai phá dữ liệu. Ưu thế khai phá dữ liệu. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu. CHƢƠNG 3: CÔNG NGHỆ KHAI PHÁ DỮ LIỆU ORACLE. Lý do sử dụng công nghệ khai phá dữ liệu của Oracle. Quy trình khai phá dữ liệu sử dụng Oracle Data Miner. Dữ liệu th c nghiệm. Quá trình khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu. Màn hình ODM - chọn chức năng xây dựng mô hình khai phá dữ liệu. Màn hình ODM - chọn chức năng, giải thuật khai phá dữ liệu.

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN HỌC: KHAI PHÁ DỮ LIỆU

www.academia.edu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc lập – Tự do – Hạnh phúc ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN HỌC: KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1. Thông tin môn học. Tên môn học: Khai phá dữ liệu - Mã môn học: INT3209 - Số tín chỉ: 03 - Phân bố giờ tín chỉ (LT/ThH/TH Môn học tiền điều kiện (nếu có): Cơ sở dữ liệu (INT2207. Loại môn học: Bắt buộc.

Khai phá dữ liệu trên nền ORACLE và ứng dụng

00050003620.pdf

repository.vnu.edu.vn

Thứ ba, tìm hiểu công nghệ khai phá dữ liệu trên nền Oracle..

Khai Phá Dữ Liệu Từ Website Việc Làm

www.scribd.com

Nh ậ n d ạ ng mã ti ế ng vi ệ t. 53 Chƣơng 3: Ứ NG D Ụ NG TH Ử NGHI Ệ M KHAI PHÁ D Ữ LI Ệ U TÍCH H Ợ P T Ừ CÁC WEBSITE TUY Ể N D Ụ NG. 55 1.1 Phát bi ể u bài toán. 55 Đồ án tốt nghiệp: Khai phá dữ liệu từ website việc làm 3 1.2 M ộ t s ố website tìm vi ệ c làm n ổ i ti ể ng c ủ a vi ệ t nam. 55 1.3 Thi ế t k ế cơ sở d ữ li ệ u. 69 1.7 Hƣớ ng phát tri ể n. 71 Đồ án tốt nghiệp: Khai phá dữ liệu từ website việc làm 4 M Ở.

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 1 - TS. Trần Mạnh Tuấn

tailieu.vn

KHAI PHÁ DỮ LIỆU. Tổng quan về khai phá dữ liệu. Khai phá dữ liệu là gì 2. Quá trình khai phá tri thức 3. Ứng dụng khai phá dữ liệu 5. Khả năng thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích dữ liệu của các hệ thống thông tin không ngừng thay đổi. Lượng thông tin ngày càng tăng lên. Hướng tiếp cận mới về khai thác thông tin đưa ra các quyết định, tư vấn,…. Khai phá dữ liệu là một lĩnh vực nhằm tự động khai thác những thông tin tri thức đang tiềm ẩn trong dữ liệu..

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 0 - TS. Trần Mạnh Tuấn

tailieu.vn

KHAI PHÁ DỮ LIỆU. Yêu cầu bài tập lớn 4. Tên môn: Khai phá dữ liệu. Tổng quan về tiêng khai phá dữ liệu. Tiền xử lý dữ liệu. Hồi quy dữ liệu. Phân lớp dữ liệu. Phân cụm dữ liệu. Công nghệ khai phá dữ liệu. Ứng dụng của Khai phá dữ liệu. Bài tập lớn. Giới thiệu cho người học tổng quan về các quá trình khám phá tri thức, khai phá dữ liệu, và quá trình tiền xử lý dữ liệu. Giới thiệu cho người học giá trị lợi ích mà khai phá dữ liệu đóng góp trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau..

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 1 - Trường ĐH Phan Thiết

tailieu.vn

KHAI PHÁ DỮ LIỆU. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHÁT HIỆN TRI THỨC TỪ DỮ LIỆU. HIỂU DỮ LIỆU VÀ TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP. PHÂN LỚP, PHÂN CỤM DỮ LIỆU. Tổng quan về Khai phá dữ liệu. Nhu cầu của khai phá dữ liệu (KPDL) 2. Khai phá dữ liệu và quản trị CSDL 4. Kiểu dữ liệu trong KPDL. Nhu cầu về khai phá dữ liệu. Sự b ùng nổ dữ liệu. Ngành kinh t ế định hướng dữ liệu. Phát hiện tri thức từ dữ liệu. Bùng nổ dữ liệu: Luật Moore. Thúc đẩy công nghệ xử lý, lưu giữ và truyền dẫn dữ liệu.

Thiết kế Cơ sở dữ liệu phân tán sử dụng các kỹ thuật Khai phá dữ liệu.

000000295700-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Sử dụng các tập dữ liệu mẫu từ các bài báo đã công bố, cài đặt các giải pháp đề xuất, so sánh kết quả với các bài báo liên quan. c) Tóm tắt cô đọng các nội dung chính và đóng góp mới của tác giả Trên cơ sở tìm hiểu tổng quan về CSDL phân tán. các bài toán thiết kế phân tán. các kỹ thuật thiết kế phân đoạn ở chương 1. tìm hiểu khái quát về khai phá dữ liệu. các bài toán khai phá dữ liệu. các kỹ thuật phân cụm ở chương 2, trong chương 3 tác giả đã nghiên cứu, đề xuất một số giải pháp thiết kế phân

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB 1.1. GIỚI THIỆU VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU (DATAMING) VÀ KDD

www.academia.edu

Trong các dữ liệu hiện nay thì văn bản là một trong những dữ liệu phổ biến nhất, nó có mặt ở khắp mọi nơi và chúng ta thường xuyên bắt gặp do đó các bài toán về xử lý văn bản đã được đặt ra khá lâu và hiện nay vẫn là một trong những vấn đề trong khai phá dữ liệu Text, trong đó có những bài toán đáng chú ý như tìm kiếm văn bản, phân loại văn bản, phân cụm văn bản hoặc dẫn đường văn bản CSDL full_text là một dạng CSDL phi cấu trúc mà dữ liệu bao gồm các tài liệu và thuộc tính của tài liệu.