TAILIEUCHUNG - Bài giảng Máy học nâng cao: Association rules - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng "Máy học nâng cao: Association rules" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về luật kết hợp, các ứng dụng, định nghĩa và mô hình hóa bài toán, thuật toán Apriori. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức. | Bài giảng Máy học nâng cao Association rules - Trịnh Tấn Đạt Trịnh Tấn Đạt Khoa CNTT Đại Học Sài Gòn Email trinhtandat@ Website https site ttdat88 Nội dung Giới thiệu về luật kết hợp Các ứng dụng Định nghĩa và mô hình hóa bài toán Thuật toán Apriori Bài Tập Data mining Data mining refers to extracting knowledge from a large amount of data in the other way we can say data mining is the process to discover various types of pattern that are inherited in the data and which are accurate new and useful Data Mining Steps The basic steps of data mining are follows Data Collection Data Cleaning Data Analysis Interpretation Data Mining Steps 1. Data collection The first step is to collect some data. As much as information we have is good to make the analysis easier later. We have to make sure that the source of data is reliable. 2. Data cleaning Since we are getting a large amount of data we need to make sure that we only have the necessary data and remove the unwanted. Otherwise they may lead us to false conclusions. Data Mining Steps 3. Data Analysis As the name says the analysis and finding patterns is done here 4. Interpretation Finally the analyzed data is interpreted to take important conclusions like predictions Recommender Systems Applications Market basket analysis Online recommendation Online recommendation Online recommendation Online recommendation Online recommendation User Understanding Association Rule Association Rule TID Items 100 Banana milk bread 200 Milk bread coffee 300 Coffee milk Sunsilk shampoo 400 Potato fish banana pepper 500 Bread milk 600 Potato fish rice Association Rule Example Association Rule

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Máy học nâng cao
• Máy học nâng cao
• Association rules
• Thuật toán Apriori
• Mô hình hóa bài toán
• Luật kết hợp
• Bài giảng Máy học
• Artificial neural network
• Backpropagation algorithm
• Neural network
• Bài giảng Tin học nâng cao
• Tin học nâng cao
• Cơ sở về máy tính
• Phần mềm máy tính
• Dữ liệu số trong máy tính
• Phần cứng máy tính
• Giới thiệu môn học
• Giới thiệu Machine learning
• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Mạng máy tính nâng cao
• Mạng máy tính nâng cao
• Mạng máy tính
• Giao thức định tuyến
• Content Delivery Network
• Điện toán đám mây
• Jupyter Notebook
• Cài đặt Python
• Phân phối Anaconda
• Dịch vụ deep learning
• Linear regression
• Hồi qui tuyến tính đa biến
• Hồi qui tuyến tính đơn biến
• Gradient descent
• Logistic regression
• Mô hình hóa
• Sigmoid function
• Hồi qui logistic
• Naive bayes classification
• Mô hình toán
• Dạng phân phối dùng trong NBC
• Deep learning an introduction
• Recurrent neural networks
• Hardware and softwar
• Hierarchical clustering
• Density based clustering
• Thuật toán kmeans
• Dimension reduction
• Feature selection
• Principal component analysis
• Fisher’s linear discriminant analysis
• Support vector machine
• Classifier margin
• Soft margin classification
• Review of linear algebra
• Genetic algorithm
• Genetic algorithm operators and parameters Working mechanism
• sử dụng máy tính
• kinh nghiệm sử dụng
• mẹo vặt máy tính
• bộ điều khiển nhập xuất
• khái niệm cơ bản máy tính
• bài giảng môn tin học
• giáo án điện tử môn tin học
• tài liệu môn tin học
• giáo trình môn tin học
• thủ thuật tin học
• Quản lý chất lượng
• Cải tiến có trọng tâm
• Bài giảng quản trị kinh doanh
• Quản trị doanh nghiệp
• Quản trị học
• Nâng cao năng suất máy
• thủ thuật máy tính
• tin học căn bản
• powerpoint
• bài giảng powerpoint
• giáo trình powerpoint
• hiệu chỉnh bài trình diễn
• cách tạo tập tin trình diễn
• bài giảng tin học
• microsoft office
• hàm trong excel
• Microsoft Excel 2010