TAILIEUCHUNG - Data Preparation for Data Mining- P17

Data Preparation for Data Mining- P17: 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. | include points that should otherwise be excluded. Or again in the nearest-neighbor methods neighborhoods were unbalanced. How does preparation help Figure shows the data range normalized in state space on the left. The data with both range and distribution normalized is shown on the right. The range-normalized and redistributed space is a toy representation of what full data preparation accomplishes. This data is much easier to characterize manifolds are more easily fitted cluster boundaries are more easily found neighbors are more neighborly. The data is simply easier to access and work with. But what real difference does it make Figure Some of the effects of data preparation normalization of data range left and normalization and redistribution of data set right . Neural Networks and the CREDIT Data Set The CREDIT data set is a derived extract from a real-world data set. Full data preparation and surveying enable the miner to build reasonable models reasonable in terms of addressing the business objective. But what does data preparation alone achieve in this data set In order to demonstrate that we will look at two models of the data one on prepared data and the other on unprepared data. Any difficulty in showing the effect of preparation alone is due to the fact that with ingenuity much better models can be built with the prepared data in many circumstances than with the data unprepared. All this demonstrates however is the ingenuity of the miner To try to level the playing field as it were for this example the neural network models will use all of the inputs have the same number of nodes in the hidden layer and will use no extracted features. There is no change in network architecture for the prepared and unprepared data sets. Thus this uses no knowledge gleaned from the either the data assay or the data survey. Much if not most of the useful information discovered about the data set and how to build better models is simply discarded so that 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