TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu - Chương 3: Luật kết hợp

Bài giảng Khai phá dữ liệu - Chương 3: Luật kết hợp gồm có những nội dung chính như sau: Khai phá luật kết hợp, các hướng tiếp cận luật kết hợp, các tập phổ biến với mẹo Apriori,.và các nội dung liên quan khác. để nắm bắt các nội dung chi tiết. | Z II _ V J I Á. I _ Chương 3 Luật kêt hợp I r I V J I Á I . Khai phá luật kêt hợp Tìm tần số mẫu mối kêt hợp sự tương quan hay các cấu k trúc nhân quả giữa các tập đối tượng trong các cơ sở dữ liệu giao tác cơ sở dữ liệu quan hệ và những kho thông tin khác Yêu cầu - Tính hiểu được dễ hiểu - Tính sử dụng được cung cấp thông tin thiêt thực - Tính hiệu quả Ứng dụng - Phân tích dữ liệu giỏ hàng thương mại . - Thiêt kê catalogue website đồ họa . - Sinh học sữa chữa . Z II _ V J I Á. I _ Chương 3 Luật kêt hợp I r I V J I Á I . Khai phá luật kêt hợp Định dạng thể hiện đặc trưng cho các luật kêt hợp - Khăn Bia 60 - Mua Khăn Mua Bia 60 - NÊU mua khăn THÌ mua bia trong 60 trường hợp. Khăn và bia được mua chung trong dòng dữ liệu Các hình thức biểu diễn khác - Mua x khăn Mua x bia 60 - Khoa x CNTT A Học x DB Điểm x A 1 75 Chương 3 Luật kết hợp Các hướng tiếp cận luật kết hợp Luật kết hợp nhị phân Binary Association Rule Các thuộc tính chỉ được quan tâm là có hay không xuất hiện trong giao tác của cơ sở dữ liệu không quan tâm về mức độ xuất hiện Ví dụ - Việc gọi 10 cuộc điện thoại và 1 cuộc được xem là giống nhau có cuộc gọi hay không - Có hay Không - NẾU gọi liên tỉnh yes AND gọi di động yes THÌ gọi quốc tế yes AND gọi dịch vụ 108 yes với độ hỗ trợ 20 và độ tin cậy 80

• Cơ sở dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Luật kết hợp
• Khai phá luật kết hợp
• Nguyên tắc Apriori
• Khai phá luật kết hợp với Apriori
• Khai phá quá trình
• Môn học Khai phá dữ liệu
• Nội dung Khai phá dữ liệu
• Dạy học Khai phá dữ liệu
• Bài luận môn Khai phá dữ liệu
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá dữ liệu
• Giai đoạn trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Data mining
• Khám phá tri thức
• Vai trò của khai phá dữ liệu
• Lợi ích của khai phá dữ liệu
• Tiến trình khai phá dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Từ dữ liệu đến quyết định
• Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kho dữ liệu
• Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kỹ thuật của khai phá dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Bài toán trong khai phá dữ liệu
• Phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật tích hợp cơ sở dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mở rộng XML
• Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu
• Chuẩn dành cho khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu trong khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Hướng dữ liệuKhai phá dữ liệu phân tán
• Khai phá dữ liệu không tĩnh
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Association rule
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Kiểu mẫu dùng để khai phá
• Ứng dựng của kho dữ liệu
• Ứng dựng của khai phá dữ liệu