TAILIEUCHUNG - Data Preparation for Data Mining- P10

Data Preparation for Data Mining- P10: Ever since the Sumerian and Elam peoples living in the Tigris and Euphrates River basin some 5500 years ago invented data collection using dried mud tablets marked with tax records, people have been trying to understand the meaning of, and get use from, collected data. More directly, they have been trying to determine how to use the information in that data to improve their lives and achieve their objectives. | TABLE The effect of missing values . on the summary values of x and y. n x y x2 y2 xy 1 2 3 4 5 Sum 1 2 . . . 3 4 . . . 5 Sum . . . . . The problem is what to do if values are missing when the complete totals for all the values are needed. Regressions simply do not work with any of the totals missing. Yet if any single number is missing it is impossible to determine the necessary totals. Even a single missing x value destroys the ability to know the sums for x x2 and xy What to do Since getting the aggregated values correct is critical the modeler requires some method to determine the appropriate values even with missing values. This sounds a bit like pulling one s self up by one s bootstraps Estimate the missing values to estimate the missing values However things are not quite so difficult. Please purchase PDF Split-Merge on to remove this watermark. In a representative sample for any particular joint distribution the ratios between the various values xx and xx2 and xy and xy2 remain constant. So too do the ratios between xx and xxy and xy and xxy. When these ratios are found they are the equivalent of setting the value of n to 1. One way to see why this is so is because in any representative sample the ratios are constant regardless of the number of instance values and that includes n 1. More mathematically the effect of the number of instances cancels out. The end result is that when using ratios n can be set to unity. In the linear regression formulae values are multiplied by n and multiplying a value by 1 leaves the original value unchanged. When multiplying by n 1 the n can be left out of the expression. In the calculations that follow that piece is dropped since it has no effect on the result. The

• Cơ sở dữ liệu
• bảo mật cơ sở dữ liệu
• giáo trình oracle căn bản
• giáo trình cơ sở dữ liệu
• cơ sở dữ liệu Mysql
• cơ sở dữ liệu sql
• Bài giảng Bảo mật cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Bảo mật thông tin
• Yêu cầu về bảo mật CSDL
• Nguyên tắc bảo mật hệ điều hành
• Bảo mật theo cơ chế MAC
• Điều khiển truy cập bắt buộc
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Bảo mật hệ thống thông tin
• Bài giảng Bảo mật hệ thống thông tin
• Quản trị cơ sở dữ liệu an toàn
• Thiết kế bảo mật cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu an toàn
• Bảo mật SQL sever
• Bảo mật SQL Server
• Bảo mật dữ liệu
• Tài liệu bảo mật dữ liệu
• Cấu trúc cơ sở dữ liệu
• Access Control
• Cơ chế bảo mật DAC
• Hệ quản trị CSDL
• Discretionary Access Control
• ảo mật theo cơ chế MAC
• Access Control Models
• Secrecy preserving models
• Multi Level security
• Bài giảng Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Bảo mật hệ thống
• An toàn dữ liệu
• Phục hồi cơ sở dữ liệu
• Quản lý người dùng
• Tác vụ quản trị hệ thống
• Phân quyền bảo mật dữ liệu
• Điều khiển truy cập tùy
• Các loại quyền trong DAC
• Ưu và nhược điểm của DAC
• Các mô hình của DAC
• Security models
• Types of Access control
• Mandatory access control
• Discretionary Access Control
• Compare to Other CS Problems
• Role based access control models
• Điều khiển truy cập dựa trên vai trò
• Role Based Access control
• An toàn CSDL thống kê
• Kỹ thuật chống suy diễn
• Kiểu tấn công suy diễn
• Audit Database
• Database Auditing Models
• Application Data Auditing
• Additing trong SQL
• Auditing trong Oracle
• HIPAA compliance
• Types of statistical databases
• Security methods
• Query set restriction
• Output perturbation
• Gain an overview of auditing fundamentals
• Understand the database auditing environment
• List the basic objectives of an audit
• Virtual private database
• Row level security
• Kỹ thuật làm việc với policy function
• Quyền Exempt Access Policy
• Service provider architecture
• Searching over encrypted data
• Building the index
• Lỗ hổng bảo mật cơ sở dữ liệu
• Bảo vệ bản quyền số
• Bảo vệ tính riêng tư
• Phân loại lỗ hổng cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Quản trị hoạt động trong SQL Server
• Lập trình cơ sở dữ liệu trong SQL Server
• Kiến trúc hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Bảo mật và an toàn dữ liệu Trigger
• An toàn dữ liệu Trigger
• thủ thuật cơ sở dữ liệu
• bảo mật Access
• thủ thuật trong access
• microsoft access
• Giáo án Tin học 12
• Tin học 12
• Giáo án Tin học 12 Bài 13
• Các hệ cơ sở dữ liệu
• Nghiên cứu khoa học
• Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường
• Truy vấn trực tiếp dữ liệu mã hóa
• Bảo mật cơ sở dữ liệu trực tuyến
• Tìm kiếm dựa trên chỉ mục mã hóa
• thủ thuật bảo mật access
• khai thác tính năng bảo mật
• thủ thuật máy tính