Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Phân lớp dữ liệu"
chiasemoi.com Xem trực tuyến Tải xuống
Chương 1 đi từ tổng quan công nghệ phân lớp dữ liệu tới kỹ thuật phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định. TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP DỮ LIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH. Tổng quan về phân lớp dữ liệu trong data mining. Phân lớp dữ liệu. Quá trình phân lớp dữ liệu gồm hai bước [14]:. Hình 1 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (a) Bước xây dựng mô hình phân lớp. Bước thứ hai dùng mô hình đã xây dựng ở bước trước để phân lớp dữ liệu mới.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phần còn lại của bài báo được trình bày như sau: phần 2 giới thiệu về phân lớp dữ liệu, phần 3 trình bày thuật toán KNN, phần 4 xây dựng mô hình phân lớp dữ liệu, phần 5 trình bày giải pháp tối ưu mô hình phân lớp dữ liệu dựa trên thuật toán K Nearest Neighbor, phần 6 so sánh hiệu năng của các mô hình, phần 7 kết luận và hướng nghiên cứu trong tương lai.. 2 Phân lớp dữ liệu. Các thuật toán phân lớp được tiến hành gồm 2 bước:.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kết hợp học quan hệ và học thống kê cho phân lớp dữ liệu đa quan hệ. Luận văn ThS chuyên ngành: Công nghệ thông tin. Abstract: Trình bày các vấn đề cơ bản của phân lớp dữ liệu đa quan hệ, sự khác biệt giữa dữ liệu đa quan hệ và dữ liệu phẳng, một số cách tiếp cận giải quyết bài toán phân lớp dữ liệu đa quan hệ.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
CHƢƠNG 3 PHÂN LỚP DỮ LIỆU VÀ MỘT SỐ THUẬT TOÁN CƠ BẢN. 3.1 Định nghĩa về phân lớp dữ liệu. 3.2 Các vấn đề quan tâm của phân lớp dữ liệu. 3.2.1 Quá trình phân lớp dữ liệu. Giới thiệu về công cụ phân cụm, phân lớp dữ liệu Weka. Ứng dụng phân cụm dữ liệu để phân nhóm khách hàng. Ứng dụng phân lớp dữ liệu để phân lớp. Phân lớp dữ liệu với thuật toán Apriori. Phân lớp dữ liệu với thuật toán Naive Bayes. Các bƣớc trong khai phá dữ liệu. Mô phỏng vấn đề phân cụm dữ liệu.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tác giả lựa chọn giải thuật SVM để phân lớp văn bản tiếng DTTS trên tập dữ liệu thử nghiệm, từ đó đánh giá hiệu quả thực hiện và đưa ra những đề xuất liên quan đến bài toán phân lớp dữ liệu trên văn bản tiếng DTTS.. phân lớp văn bản. xử lý tiếng Việt..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TỐN HỌC MÁY ĐỂ PHÂN LỚP DỮ LIỆU VÀ THỬ NGHIỆM. Vũ Văn Thỏa, học viên đã thực hiện đề tài luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ: “Nghiên cứu một số thuật tốn học máy để phân lớp dữ liệu và thử nghiệm”.. TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP DỮ LIỆU VÀ HỌC MÁY. Giới thiệu bài tốn phân lớp dữ liệu và các vấn đề liên quan. Khái niệm về phân lớp dữ liệu và bài tốn phân lớp dữ liệu. Quy trình giải quyết bài tốn phân lớp dữ liệu. Các độ đo đánh giá mơ hình phân lớp dữ liệu.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP VÀ KỸ THUẬT PHÂN LỚP DỮ LIỆU. 2.1 Tổng quan về phân lớp dữ liệu. 2.2 Phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định. 2.3 Phân lớp dữ liệu Bayesian. Phân lớp dữ liệu sử dụng máy hỗ trợ vector (SVM. Phân lớp dữ liệu với Random Forest (rừng ngẫu nhiên. 2.6 Một số phương pháp phân lớp dữ liệu khác. 2.7 Đánh giá mơ hình phân lớp dữ liệu. 3.1 Giới thiệu bài tốn phân lớp dữ liệu Mushroom. 3.1.1 Giới thiệu về bài tốn phân lớp dữ liệu Mushroom. Thu thập, tiền xử lý và mã hĩa dữ liệu.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bài toán phân lớp dữ liệu có thể được mô tả như hình 1.1 dưới đây.. Bài toán phân lớp dữ liệu. Quy trình giải quyết bài toán phân lớp dữ liệu (1) Giai đoạn huấn luyện. Giai đoạn xây dựng mô hình phân lớp dữ liệu TRAINING. Dữ liệu HL với các lớp. Mô hình phân lớp. Quá trình thực hiện giai đoạn phân lớp thử nghiệm được mô tả trong hình 1.3.. Quá trình kiểm tra đánh giá mô hình phân lớp dữ liệu. Các độ đo đánh giá mô hình phân lớp dữ liệu (1) Độ đo Precision (Mức chính xác).
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tập Translation Initiation Sites thì sử dụng nghi thức hold-out, lấy ngẫu nhiên 2/3 tập dữ liệu gốc làm tập huấn luyện để tính thời gian huấn luyện mô hình học và 1/3 còn lại làm tập kiểm tra để tính độ chính xác khi phân lớp.. Bảng 3: Kết quả phân lớp dữ liệu y sinh học. Tập dữ liệu LibSVM ARC-x4-NSVM. phân lớp. luyện (giây) Độ chính xác phân lớp. Giải thuật ARC-x4-NSVM xây dựng 30 mô hình NSVM, mỗi mô hình được xây dựng trên mẫu 30% tập dữ liệu gốc.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phân lớp dữ liệu Naive Bayes. 2.3 Phân lớp dữ liệu RandomForest. Phân lớp dữ liệu KNN (K-nearest neighbor. Một số thuật tốn phân lớp dữ liệu khác. 2.5.1 Cây quyết định ứng dụng trong phân lớp dữ liệu. Chương 3: Ứng dụng phân lớp dữ liệu hoa Iris. Giới thiệu về tập dữ liệu hoa Iris. 3.1.2 Sử dụng tập dữ liệu. 3.1.3 Tập dữ liệu. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Làm sạch dữ liệu. Chọn lọc dữ liệu. Chuyển đổi dữ liệu.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Với các kết quả phân lớp này, chúng tôi có thể tin rằng mô hình SVM sử dụng hàm xấp xỉ khả vi của hinge loss cho phép cải thiện hiệu quả phân lớp tập dữ liệu lớn khi giải trực tiếp bằng giải thuật SGD.. Hình 4: Tỷ lệ lỗi phân lớp trên tập RCV1 của các mô hình theo số lượng epochs. 4 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Để máy học SVM có thể phân lớp nhanh, chính xác các tập dữ liệu lớn, giải pháp hiệu quả là sử dụng giải thuật SGD để giải trực tiếp vấn đề tối ưu của mô hình SVM.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Giới thiệu về bài toán phân lớp dữ liệu. Khái niệm về phân lớp dữ liệu và bài toán phân lớp dữ liệu. Quy trình thực hiện phân lớp dữ liệu. Các độ đo đánh giá mô hình phân lớp dữ liệu. Dữ liệu mất cân bằng. Khái niệm về dữ liệu mất cân bằng. Các đặc điểm phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Các ứng dụng của phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Tổng quan kỹ thuật xử lý dữ liệu mất cân bằng. Hướng tiếp cận ở mức độ dữ liệu. MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU. Khảo sát và lựa chọn bộ dữ liệu để thử nghiệm.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGHIÊN CỨU PHÂN LỚP TRÊN DỮ LIỆU MẤT CÂN BẰNG VÀ ỨNG DỤNG. Chương 2: Chương này nghiên cứu một số thuật toán để giải quyết bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng.. Chương 3: Thử nghiệm phân lớp dữ liệu mất cân bằng dựa trên các thuật toán đã nghiên cứu trong chương 2.. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRÊN CÁC DỮ LIỆU MẤT CÂN BẰNG. Giới thiệu về bài toán phân lớp dữ liệu. Khái niệm về phân lớp dữ liệu và bài toán phân lớp dữ liệu. Phân lớp dữ liệu:.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Từ khóa— Cây quyết định mờ, rừng ngẫu nhiên mờ, phân lớp mờ, phân hoạch mờ. GIỚI THIỆU Phân lớp luôn luôn là vấn đề thách thức đối với dự liệu hiện nay, tăng cả về số lƣợng, độ phức tạp và tính đa dạng của dữ liệu. Đã có rất nhiều kỹ thuật và thuật toán giải quyết vấn đề phân lớp . Tuy nhiên, đa số các bài toán phân lớp này đƣợc áp dụng trên dữ liệu đầy đủ và đƣợc đo đạc chính xác.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
𝐶𝑖 ∈𝐶 𝑘=12.1.3 Phân lớp dữ liệu với Naïve Bayes Khi áp dụng thuật toán Naïve Bayes vào bài toán phân lớp thực tế, để ước tính các tham số phù hợp với phân phối của đối tượng cần phân lớp mà người ta 9sẽ phải giả định những phân phối các tính năng và được gọi là mô hình sự kiệncủa bài toán phân lớp dữ liệu với Naïve Bayes. Tùy thuộc bộ dữ liệu đầu vào đểsử dụng những phân phối phù hợp nhất.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phân lớp dữ liệu không cân bằng là một trong 10 vấn đề khó đang được cộng đồng máy học và khai mỏ dữ liệu quan tâm (Yang &. Sự không cân bằng lớp nó ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả của các mô hình phân loại. Với các tập dữ liệu của các bài toán phân lớp như vậy sẽ làm cho các mô hình học phân lớp gặp rất nhiều khó khăn trong dự báo cho dữ liệu lớp thiểu số.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
PHÂN LỚP DỮ LIỆU DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP LỰA CHỌN ĐẶC TRƯNG SỬ DỤNG PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ. Bài báo này nghiên cứu phương pháp phân lớp dữ liệu dựa vào kỹ thuật lựa ch n ặc trưng với phụ thuộc hàm xấp xỉ và ộ o lỗi g 3 . Một số thử nghiệm phân lớp trên các tập dữ liệu thực tế cho thấy sự phù hợp của hướng nghiên cứu.. Từ khĩa: Phân lớp dữ liệu, lựa ch n ặc trưng, phụ thuộc hàm xấp xỉ.. Lựa chọn đặc trƣng là một trong những vấn đề quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và học máy.
312598.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chương này trình bày tổng quan về phân lớp dữ liệu và giải thuật CMAR. Chương này mô tả về dữ liệu thử nghiệm và phân tích chức năng của Chương trình. 16 2.1 Tổng quan về phân lớp dữ liệu. 16 2.1.1 Bài toán phân lớp dữ liệu. 16 2.1.2 Quá trình phân lớp dữ liệu. Bộ dữ liệu cài đặt thử nghiệm. Mở file dữ liệu và hiện thị trong Weka Hình 14. Kết quả chạy của thuật toán J48 với bộ dữ liệu vô sinh trong Weka…………65 Hình 16.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Không giống như phân lớp dữ liệu, phân cụm dữ liệu không đòi hỏi phải định nghĩa trước các mẫu dữ liệu huấn luyện. Vì thế, có thể coi phân cụm dữ liệu là một cách học bằng quan sát, trong khi phân lớp dữ liệu là học bằng ví dụ. Ngoài ra phân cụm dữ liệu còn có thể được sử dụng như một bước tiền xử lí cho các thuật toán khai phá dữ liệu khác như là phân loại và mô tả đặc điểm, có tác dụng trong việc phát hiện ra các cụm.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các ứng dụng khai phá dữ liệu di động như: Dự đoán xu hướng phát triển của các sản phẩm và dịch vụ, nhận dạng và dự đoán gian lận, dự đoán nhu cầu tăng dung lượng đường truyền.. Chương 3: Trình bày về bài toán phân lớp dữ liệu thuê bao rời mạng, đầu vào và dầu ra của bài toán. Đưa ra mô hình kho dữ liệu di động và mô hình phân lớp dữ liệu thuê bao rời mạng. Dữ liệu được trích xuất từ kho dữ liệu di động và các thuật toán. phân lớp là hai thành phần chính của bài toán phân lớp.