TAILIEUCHUNG - Data Preparation for Data Mining- P13

Data Preparation for Data Mining- P13: 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. | system that can affect the outcome. The more of them that there are the more likely it is that purely by happenstance some particular but actually meaningless pattern will show up. The number of variables in a data set or the number of weights in a neural network all represent things that can change. So yet again high-dimensionality problems turn up this time expressed as degrees of freedom. Fortunately for the purposes of data preparation a definition of degrees of freedom is not needed as in any case this is a problem previously encountered in many guises. Much discussion particularly in this chapter has been about reducing the dimensionality combinatorial explosion problem which is degrees of freedom in disguise by reducing dimensionality. Nonetheless a data set always has some dimensionality for if it does not there is no data set And having some particular dimensionality or number of degrees of freedom implies some particular chance that spurious patterns will turn up. It also has implications about how much data is needed to ensure that any spurious patterns are swamped by valid real-world patterns. The difficulty is that the calculations are not exact because several needed measures such as the number of significant system states while definable in theory seem impossible to pin down in practice. Also each modeling tool introduces its own degrees of freedom weights in a neural network for example which may be unknown to the minere .mi. The ideal if the miner has access to software that can make the measurements such as data surveying software requires use of a multivariable sample determined to be representative to a suitable degree of confidence. Failing that as a rule of thumb for the minimum amount of data to accept for mining as opposed to data preparation use at least twice the number of instances required for a data preparation representative sample. The key is to have enough representative instances of data to swamp the spurious patterns. Each .

• 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