TAILIEUCHUNG - Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học: Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học: Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn giới thiệu chung, rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT); kết quả thực nghiệm; hướng phát triển. | Giới thiệu Rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) Kết quả thực nghiệm Hướng phát triển Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn Đỗ Thanh Nghị Khoa CNTT-TT, ĐH. Cần Thơ Số 1 Lý Tự Trọng, Ninh Kiều, Cần Thơ Email: dtnghi@ ∼dtnghi ĐHBK , 27/03/2014 Đỗ Thanh Nghị RF-ODT cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn 1/ 40 Giới thiệu Rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) Kết quả thực nghiệm Hướng phát triển Nội dung Giới thiệu Rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) Kết quả thực nghiệm Hướng phát triển Đỗ Thanh Nghị RF-ODT cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn 2/ 40 Giới thiệu Rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) Kết quả thực nghiệm Hướng phát triển Cây quyết định: top 10 giải thuật khai mỏ dữ liệu hiệu quả (Wu et al., 08) Đỗ Thanh Nghị RF-ODT cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn 3/ 40 Giới thiệu Rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) Kết quả thực nghiệm Hướng phát triển Cây quyết định: top 10 giải thuật khai mỏ dữ liệu hiệu quả (Wu et al., 08) Ưu điểm của cây quyết định thời gian huấn luyện nhanh xử lý được dữ liệu liên tục, rời rạc mô hình dễ diễn dịch (luật if . then .) kết quả tốt cho phân lớp, hồi quy Khuyết điểm của cây quyết định hàm phân hoạch: đơn biến không hiệu quả cho vấn đề phức tạp: số chiều rất lớn (nhiễu), mất cân bằng, phi tuyến Đỗ Thanh Nghị RF-ODT cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn 4/ 40 Giới thiệu Rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) Kết quả thực nghiệm Hướng phát triển Top 10 vấn đề khó của khai mỏ dữ liệu (Yang & Wu, 06) Phân lớp dữ liệu có số chiều lớn #individus #dimensions vài trăm phần tử với hàng nghìn chiều dữ liệu hoàn toàn dễ tách biệt có nhiều lựa chọn mô hình mô hình học thường cho độ chính xác 100% trong tập học nhưng dự báo tập kiểm tra không tốt mô hình tốt: dự báo tốt trong tương lai Đỗ Thanh Nghị RF-ODT cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn 5/ .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.