TAILIEUCHUNG - Bài giảng Seminar khoa học: Tập mờ-thô và ứng dụng trong khai phá dữ liệu - PGS.TS. Hà Quang Thụy

Những nội dung chính trong chương này gồm có: Tập thô, tập mờ, tập mờ-thô, tập mờ-thô với lựa chọn đặc trưng, tập mờ-thô với phân lớp, tập mờ-thô với phân lớp đa nhãn. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết. | SEMINAR KHOA HỌC TẬP MỜ-THÔ VÀ ỨNG DỤNG TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU PGS. TS. HÀ QUANG THỤY HÀ NỘI 11-2016 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 1 Nội dung 1. Tập thô 2. Tập mờ 3. Tập mờ-thô 4. Tập mờ-thô với lựa chọn đặc trưng 5. Tập mờ-thô với phân lớp 6. Tập mờ-thô với phân lớp đa nhãn 2 1. Tập thô Ý nghĩa của tập thô Biểu diễn một tính chất của các đối tượng mà nhận thức rõ một đối tượng có tính chất đó song không đủ thông tin để nhận thức mô tả rõ ràng về tính chất đó. Con người thống nhất đánh giá về tính chất đó có trong mỗi đối tượng song không đủ thông tin mô tả được tính chất đó Ví dụ Tính chất bị một bệnh nào đó thông tin hiện có qua xét nghiệm cho biết cùng một kết quả xét nghiệm song có người bị bệnh có người không bị bệnh. Nhận thức rõ ràng về người bị bệnh người không bị bệnh Tập thô thực chất là tập theo quan niệm thông thường Xuất xứ là lịch sử phát triển Zdzislaw I. Pawlak 1981-1982 sau đó được cộng đồng phát triển 1926-2006 3 Tập thô Nghiên cứu và ứng dụng http 5000 bài báo quot rough set quot 60 bài báo quot rough reduction quot 30 bài báo rough classifier 150 bài báo rough cluster 280 bài báo quot rough pattern Tính toán hạt Granular computing GrC . Tập thô và tập mờ phổ biến Mô hình xử lý thông tin mới nổi nghiên cứu đa ngành với mục tiêu để khảo sát và mô hình cách tư duy một họ các phương pháp giải bài toán định hướng tính toán hạt và một giai đoạn xử lý thông tin. Tính toán hạt nghiên cứu một lý thuyết chung giải bài toán dựa trên các mức khác nhau của hạt và cụ thể. Rule representation interpretation Rule mining Combination with other methods Khung KPDL theo tính toán hạt Knowledge granule mẩu tri thức tri thức cấu trúc hóa Structural knowledge thuật toán khai phá Yiyu Yao. Granular .

• Cơ sở dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tập mờ thô
• tập mờ thô
• Seminar khoa học
• Tập mờ thô với phân lớp
• 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
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Cơ sở dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Data mining
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Khai phá luật kết hợp
• Association rule
• Khai phá tập mục thường xuyên
• Mô hình luật kết hợp
• Giải thuật Apriori
• Phát hiện tri thức
• Xử lý cơ sở dữ liệu truyền thống
• Hiểu dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Phân cụm dữ liệu
• Hệ thống tư vấn
• Kỹ thuật tư vấn
• Các bài toán điển hình phân lớp
• Đặc trưng khai phá dữ liệu
• Các thuật toán Bayes
• Phương pháp học máy
• Thư viện Scikit learn
• Học dựa trên xác suất
• Thu thập dữ liệu
• Lựa chọn dữ liệu
• Chuyển đổi dữ liệu
• Công nghệ tri thức
• Kinh tế tri thức
• Công nghệ thông tin
• Phân lớp học giám sát
• Phân lớp học bán giám sát
• Học máy giám sát
• Tập dữ liệu
• Dữ liệu chuỗi di truyền
• Biểu đồ histogram
• Quá trình học máy
• Phương pháp học hồi quy
• Phương pháp học quy nạp luật
• Phương pháp học cây quyết định
• Đánh giá hiệu năng hệ thống
• Tiêu chí đánh giá hiệu năng hệ thống
• Nguyên lý Occam’s razor
• Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy
• Bài toán hồi quy
• Hồi quy tuyến tính
• Hàm đánh giá lỗi
• Giải thuật hồi quy tuyến tính
• Bài toán phân lớp
• Học dựa trên các láng giềng gần nhất
• Nearest neighbors learning
• Giải thuật phân lớp k NN
• Phương pháp học dựa trên xác suất
• Probabilistic learning
• Biến ngẫu nhiên đa trị
• Biểu diễn xác suất
• Cây quyết định
• Decision tree
• Biểu diễn cây quyết định
• Học cây quyết định
• Mạng nơron nhân tạo
• Artificial neural network
• Mạng nơ ron học sâu
• Quy tắc học trọng số tổng quát
• Máy vectơ hỗ trợ
• Support vector machine
• Mặt siêu phẳng phân tách
• Lý thuyết tối ưu có ràng buộc
• Bài toán phân cụm
• Phân cụm dựa trên phân tách k Means
• Phân cụm phân cấp HAC
• Học có giám sát