TAILIEUCHUNG - , luật kết hợp, khai phá luật kết hợp-Các kỹ thuật phân nhóm

Học có giám sát (Supervised learning) Tập dữ liệu (dataset) bao gồm các ví dụ, mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn. Mục đích là học (xấp xỉ) một giả thiết (vd: một phân lớp, một hàm mục tiêu,.) phù hợp với tập dữ liệu hiện có. Giả thiết học được (learned hypothesis) sau đó sẽ được dùng để phân lớp/dự đoán đối với các ví dụ mới. | Khai Phá Dữ Liêu Nguyên Nhật Quang quangnn-fit@ Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Năm học 2010-2011 Nội dung môn học Giới thiệu về Khai phá dữ liệu Giới thiệu về công cụ WEKA Tiền xử lý dữ liệu Phát hiện các luật kết hợp Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán Các kỹ thuật phân nhóm Phân nhóm dựa trên chia cắt k-Means Phân nhóm dựa trên tích tụ phân cấp HAC Khai Phá Dữ Liệu 2 Học có vs. không có giám sát Học có giám sát Supervised learning Tập dữ liệu dataset bao gồm các ví dụ mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là học xấp xỉ một giả thiết vd một phân lớp một hàm mục tiêu . phù hợp với tập dữ liệu hiện có Giả thiết học được learned hypothesis sau đó sẽ được dùng để phân lớp dự đoán đối với các ví dụ mới Học không có giám sát Unsupervised learning Tập dữ liệu dataset bao gồm các ví dụ mà mỗi ví dụ không có thông tin về nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là tìm ra học các nhóm các cấu trúc các quan hệ tồn tại trong tập dữ liệu hiện có Khai Phá Dữ Liệu

• Kỹ thuật lập trình
• khai phá dữ liệu
• luật kết hợp song song
• bài toán khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• luật kết hợp
• khai phá luật kết hợp
• 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 Khai phá dữ liệu
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về 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
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• 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
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho 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 mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• 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