Phần mở đầu
Chương 1. Các khái niệm cơ bản
Chương 2. Một số thuật toán tìm tập rút gọn
Chương 3. Khám phá phụ thuộc đa trị
Phần kết luận
Tài liệu
| Xem..
Phương pháp phân cụm và ứng dụng - Nguyễn Trung Sơn Nguồn: Khoa CNTT, Đại học Thái Nguyên, 2009 Mã số: 234382012 1.3 MB 100 20,002 0 0
Lời mở đầu
Chương I: Tổng quan thuyết về phân cụm dữ liệu
Chương II: Các thuật toán phân cụm dữ liệu
Chương III: Ứng dụng của phân cụm dữ liệu
Kết luận, hướng phát triển của đề tài
Phụ lục
Tài liệu tham khảo
| Xem..
Luận văn thạc sỹ khoa học
Lời mở đầu
Chương 1. Tổng quan về khai phá dữ liệu
Chương 2. Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu
Chương 3. Khai phá dữ liệu web
Kết luận và hướng phát triển
Phụ lục
Tài liệu tham khảo
| Xem..
Mở đầu
Chương 1: Tổng quan
Chương 2: Tổng quan về Data Warehouse
Chương 3: Tổng quan về microsoft SQL Server 2005
Chương 4: Phân tích thiết kế
Kết luận
Tài liệu tham khảo
Phụ lục
| Xem..
- Bài tập mẫu môn học data mining & data warehouse
- Một số Đề thi tham khảo Data Mining & Data Warehouse
| Xem..
Bài giảng Khai phá dữ liệu - Bộ môn HTTT Nguồn: Trường Đại học Hàng Hải, 2011 Mã số: 221692012 1.2 MB 78 25,212 0 0
Chương 1. Tổng quan về kho dữ liệu (Datawarehouse)
Chương 2: Tổng quan về khai phá dữ liệu
Chương 3: Tiền xử lý dữ liệu
Chương 4: Luật kết hợp
Chương 5: Phân lớp và dự đoán
Một số đề thi mẫu | Xem..
Khảo sát, đánh giá một số kỹ thuật so sánh xấp xỉ chuỗi (so sách có chấp nhận sai lệch).
1. Introduction
2. Main application areas
3. Basic concepts
4. The statistics of the problem
5. Dynamic programming algorithms
6. Algorithms based on automata
7. Bit-parallelism
8. Filtering algorithms
9. Experiments
10. Conclusions
References | Xem..
Data mining
1. Introduction
2. Problem Definition
3. The Proposed Algorithm
4. Stages of the Algorithm
5. Experimental Results
5. Discussion and Conclusions
6. References | Xem..
Khai thác dữ liệu - TS. Đỗ Thanh Nghị Nguồn: Trường Đại học Cần Thơ, 2008 Mã số: 182562011 3.8 MB 14,662 1 1
Cung cấp cho học viên nguyên lý, kỹ thuật, công cụ và các xu hướng trong khai thác dữ liệu (Data Mining).
- Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu
- Phương pháp hiển thị dữ liệu (Information visualisation)
- Máy học véctơ hỗ trợ (Support vector machines)
- Phương pháp học cây quyết định (Decision Tree)
- Giải thuật gom cụm (Clustering algorithms)
- Phương pháp lân cận (K nearest.. | Xem..
Khai Phá Dữ Liệu - Nguyễn Nhật Quang Nguồn: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2011 Mã số: 170312011 2.8 MB 17,043 0 5
Bài 1: Giới thiệu về Khai phá dữ liệu
Bài 2: Giới thiệu về công cụ WEKA
Bài 3: Tiền xử lý dữ liệu
Bài 4: Phát hiện các luật kết hợp
Bài 5: Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán (Phân lớp Bayes, Học cây quyết định)
Bài 6: Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán (Học dựa trên các láng giềng gần nhất, Học bằng mạng nơ-ron nhân.. | Xem..
Thực hành áp dụng kỹ thuật SVM (Support Vector Machine). SVM là một kỹ thuật thường được sử dụng để phân loại dữ liệu trong lĩnh vực khai phá thông tin, tuy vậy việc tiếp cận không hẳn thuận lợi, tài liệu này giúp tiếp cận SVM một cách nhanh chóng và có kết quả chấp nhận được. | Xem..
Sử dụng kỹ thuật SVM (Support Vector Machines) để phân loại và hồi qui.
1. Introduction
2. Support Vector Classification
3. Feature Space
4. Classification Example: IRIS data
5. Support Vector Regression
6. Regression Example: Titanium Data
7. Conclusions
A. Implementation Issues
B. Matlab SVM Toolbox | Xem..
1. Tổng quan chung về tích hợp thông tin
2. Ontology và vấn đề tích hợp thông tin ngữ nghĩa
3. Thiết kế hệ thống thông tin thống nhất dựa trên ngữ nghĩa
4. Kết luận
Tài liệu tham khảo | Xem..
Mở đầu
Chương 1: Tổng quan phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu
Chương 2: Kỹ thuật phân loại trong khai phá dữ liệu
Chương 3: Kỹ thuật phân cụm trong khai phá dữ liệu
Chương 4: Cài đặt thử nghiệm
Kết luận
Tài liệu tham khảo
Giáo viên HD: PGS.TS Nguyễn Ngọc Bình | Xem..
Lời nói đầu
Chương 1. Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong CSDL
Chương 2. Kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng mạng nơron và giải thuật di truyền
Chương 3. Tích hợp giải thuật di truyền với giải thuật huấn luyện mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp
Chương 4. Ứng dụng trong bài toán dự báo dữ liệu
Kết luận
Tài liệu tham khảo | Xem..
+ Tại sao không đăng ký được?
+ Tại sao click download lại bị nhắc đăng nhập? Tại sao không download được?
+ Lỗi download 99% vì sao?
Hãy xem ở đây.
Dịch vụ Thư viện
+ Để đăng ký nhận tài liệu qua email, hãy soạn tin theo cú pháp EK<ma_sach><noi_nhan>
Nhắn tới số 8677. Xem chi tiết.
+ Ngoài số lượt download cho phép mỗi ngày, bạn có thể yêu cầu thêm bằng cách soạn tin: EKD<username>
Nhắn tới các số 8577, 8677, 8777.
Chú ý xem hướng dẫn.