TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 - Văn Thế Thành

Bài giảng "Khai phá dữ liệu - Bài 4: Phân lớp Classification" giới thiệu tới người đọc các kiến thức tổng quan phân lớp là gì, dự báo là gì, giới thiệu cây quyết định, phân lớp kiểu Bayes, những phương pháp phân lớp khác, độ chính xác trong phân lớp. . | Bài 4 Phân lớp - Classification Khai phá dữ liệu 1 Phân lớp và dự báo Tổng quan Phân lớp là gì Dự báo là gì Giới thiệu cây quyết định Phân lớp kiểu Bayes Những phương pháp phân lớp khác Độ chính xác trong phân lớp Tóm tắt Khai phá dữ liệu 2 Phân lớp là gì Mục đích để dự đoán những nhãn phân lớp cho các bộ dữ liệu mâu mới Đầu vào một tập các mâu dữ liệu huấn luyện với một nhãn phân lớp cho mỗi mâu dữ liệu Đầu ra mô hình bộ phân lớp dựa trên tập huấn luyện và những nhãn phân lớp Khai phá dữ liệu 1 Một số ứng dụng phân lớp tiêu biểu Tín dụng Tiếp thị Chẩn đoán y khoa Phân tích hiệu quả điều trị Khai phá dữ liệu 4 Dự đoán là gì Tương tự với phân lớp o xây dựng một mô hình o sử dụng mô hình để dự đoán cho những giá trị chưa biết Phương thức chủ đạo Giật lùi o hồi quy tuyến tính và nhiều cấp o hồi quy không tuyến tính Khai phá dữ liệu 5 Phân lớp so với dự báo Phân lớp o dự đoán các nhãn phân lớp o phân lớp dữ liệu dựa trên tập huấn luyện và các giá trị trong một thuộc tính phân lớp và dùng nó đe xác định lớp cho dữ liệu mới Dự báo o xây dựng mô hình các hàm giá trị liên tục o dự đoán những giá trị chưa biết Khai phá dữ liệu 6 2 Phân lớp - tiến trình hai bứơc 1. Bước 1 Xây dựng mô hình từ tập huấn luyện 2. Bước 2 Sử dụng mô hình - kiểm tra tính đúng đắn của mô hình và dùng nó để phân lớp dữ liệu mới Khai phá dữ liệu 7 Xây dựng mô hình Bước 1 Mỗi bộ mẫu dữ liệu được phân vào một lớp được xác định trước Lớp của một bộ mẫu dữ liệu được xác định bởi thuộc tính gán nhãn lớp Tập các bộ mẫu dữ liệu huấn luyện -tập huấn luyện - được dùng đe xây dựng mô hình Mô hình được biểu diễn bởi các luật phân lớp các cây quyết định hoặc các công thức toán học Khai phá dữ liệu 8 Sử dụng mô hình Phân lớp cho những đối tượng mới hoặc chưa được phân lớp Bước 2 Đánh giá độ chính xác của mô hình o lớp biết trước của một mẫu bộ dữ liệu đem kiểm tra được so sánh với kết quả thu được từ mô hình o tỉ lệ chính xác phần trăm các mẫu bộ dữ liệu được phân lớp đúng bởi mô hình trong số các lần kiểm tra .

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Phân lớp Classification
• Cây quyết định
• Phân lớp kiểu Bayes
• Độ chính xác trong phân lớp
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• 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
• 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
• 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
• 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 luật kết hợp
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• 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