- 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: Chương 4 - Trường ĐH Phan Thiết
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 Khai phá luật kết hợp, cung cấp cho người học những kiến thức như: Khai phá luật kết hợp (Association rule); Các thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp (giá trị lôgic đơn chiều) trong CSDL giao dịch; Khai phá kiểu đa dạng luật kết hợp/tương quan; Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc; Khai phá mẫu dãy. Mời các...
70 p tvu 29/11/2021 21 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Khai phá luật kết hợp, Khai phá mẫu dãy, Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc, Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 3 - Lê Tiến
Chương 3 cung cấp cho người học những kiến thức về khai phá luật kết hợp. Nội dung chi tiết của chương này gồm có: Tổng quan về khai phá luật kết hợp, biểu diễn luật kết hợp, khám phá các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp từ các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp dựa trên ràng buộc, phân tích tương quan. Mời các bạn...
66 p tvu 23/04/2018 34 2
Từ khóa: Khai phá dữ liệu, Bài giảng Khai phá dữ liệu, Data mining, Khai phá luật kết hợp, Biểu diễn luật kết hợp, Luật kết hợp
Dự báo thị trường chứng khoán dựa trên khai phá dữ liệu Tweeter
Ta biết rằng 4 lĩnh vực liên quan của khai phá dữ liệu gồm thống kê (statistics), Máy học (Machine Learning), Cơ sở dữ liệu (Database) và biễu diễn tri thức (Visualization). Trong 4 lĩnh vực này thì thống kê đóng vài trò rất quan trọng trong quá trình khai phá dữ liệu nhất là trong kiểm định kết quả của mô hình và trong đánh giá tri thức phát hiện được.
31 p tvu 03/01/2013 32 4
Từ khóa: Khai phá luật kết hợp, Khai phá dữ liệu, luật kết hợp, khai phá luật kết hợp, thuật toán song song, luật kết hợp cơ sở, khai phá dữ liệu Tweeter
Phân cụm là kỹ thuật rất quan trọng trong khai phá dữ liệu, nó thuộc lớp các phương pháp Unsupervised Learning trong Machine Learning. Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về kỹ thuật này, nhưng về bản chất ta có thể hiểu phân cụm là các qui trình tìm cách nhóm các đối tượng đã cho vào các cụm (clusters), sao cho các đối tượng trong cùng 1 cụm tương tự...
28 p tvu 03/01/2013 49 5
Từ khóa: Khai phá luật kết hợp, Khai phá dữ liệu, luật kết hợp, khai phá luật kết hợp, thuật toán song song, luật kết hợp cơ sở, thuật toán K- Mean
Chương 4: Khai phá luật kết hợp
Trong lĩnh vực Data Mining, mục đích của luật kết hợp (Association Rule - AR) là tìm ra các mối quan hệ giữa các đối tượng trong khối lượng lớn dữ liệu. Nội dung cơ bản của luật kết hợp được tóm tắt như dưới đây.
60 p tvu 25/12/2012 22 4
Từ khóa: Khai phá luật kết hợp, Khai phá dữ liệu, luật kết hợp, khai phá luật kết hợp, thuật toán song song, luật kết hợp cơ sở
CHƯƠNG 3. MỘT SỐ THUẬT TOÁN KHAI PHÁ DỮ LIỆU CƠ SỞ
Kho dữ liệu thường rất lớn tới hàng trăm GB hay thậm chí hàng Terabyte. Kho dữ liệu được xây dựng để tiện lợi cho việc truy cập theo nhiều nguồn, nhiều kiểu dữ liệu khác nhau sao cho có thể kết hợp được cả những ứng dụng của các công nghệ hiện đại và kế thừa được từ những hệ thống đã có sẵn từ trước.
102 p tvu 25/12/2012 22 4
Từ khóa: Khai phá luật kết hợp, Khai phá dữ liệu, luật kết hợp, khai phá luật kết hợp, thuật toán song song, luật kết hợp cơ sở