TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 2 - TS. Trần Mạnh Tuấn

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 2 Các mô hình khai phá dữ liệu trên weka cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu về phân lớp dữ liệu; Giới thiệu về phân cụm dữ liệu; Giới thiệu về luật kết hợp; Giới thiệu về hồi quy dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo! | THỰC HÀNH KHAI PHÁ DỮ LIỆU Bài 2. Các mô hình khai phá dữ liệu trên weka Giáo viên TS. Trần Mạnh Tuấn Bộ môn Hệ thống thông tin Khoa Công nghệ thông tin Email tmtuan@ Điện thoai 1 Nội dung 1 Giới thiệu về phân lớp dữ liệu 2 Giới thiệu về phân cụm dữ liệu 3 Giới thiệu về luật kết hợp 4 Giới thiệu về hồi quy dữ liệu 2 Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Mục đích để dự đoán những nhãn phân lớp cho các bộ dữ liệu mẫu mới Đầu vào một tập các mẫu dữ liệu huấn luyện với một nhãn phân lớp cho mỗi mẫu dữ liệu Đầu ra mô hình bộ phân lớp dựa trêntập huấn luyện và những nhãn phân lớp Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Các bước phân lớp dữ liệu Bước 1 Xây dựng mô hình từ tập huấn luyện Mỗi bộ mẫu dữ liệu được phân vàomột lớp được xác định trước Lớp của một bộ mẫu dữ liệu được xácđịnh bởi thuộc tính gán nhãn lớp Tập các bộ mẫu dữ liệu huấn luyện - tập huấn luyện tập huấn luyện được dùng để xây dựng mô hình Mô hình được biểu diễn bởi các phương pháp phân lớp Bước 2 Sử dụng mô hình - kiểm tra tính đúng đắn của mô hình và dùng nó để phân lớp dữ liệu mới Phân lớp cho những đối tượng mới hoặc chưa được phân lớp Đánh giá độ chính xác của mô hình lớp biết trước của một mẫu bộ dữ liệu đem kiểm tra được so sánh với kết quả thu được từ mô hình tỉ lệ chính xác phần trăm các mẫu bộ dữ liệu được phân lớp đúng bởi mô hình trong số các lần kiểm tra Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Các mô hình phân lớp dữ liệu Cây quyết định Naïve Bayes Mô hình thống kê Mạng nơ ron Mô hình SVM Mô hình KNN Các mô hình khác Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Phân lớp dữ liệu trên weka Là một chức năng của Explorer Hỗ trợ người dùng huấn luyện và kiểm chứng các mô hình phân lớp cơ bản Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Các bước thực hiện phân lớp dữ liệu Bước 1 tại tab Preprocess chọn tập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu Bước 2 Chọn thuật toán phân lớp và xác định tham số Bước 3 Chọn kiểu test và tập dữ liệu test nếu cần Bước 4 Tiến hành phân lớp dữ liệu Bước 5 Ghi nhận và phân tích kết quả Giới thiệu về phân .

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Hệ thống thông tin
• Mô hình khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu trên weka
• 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
• 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