TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu - Trường ĐH Hàng Hải

Với kết cấu nội dung gồm 5 chương, bài giảng "Khai phá dữ liệu" giới thiệu đến các bạn những nội dung tổng quan về kho dữ liệu, về khai phá dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, khai phá dựa trên các mẫu phổ biến và luật kết hợp,. Đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho các bạn chuyên ngành Công nghệ thông tin. | Kho dữ liệu luôn chứa rất nhiều các thông tin hữu ích có thể dùng cho việc ra các quyết định liên quan đến điều hành, định hướng của một đơn vị, tổ chức. Phân lớp và dự đoán là hai dạng của quá trình phân tích dữ liệu được sử dụng để trích rút các mô hình biểu diễn các lớp dữ liệu quan trọng hoặc dự doán các dữ liệu phát sinh trong tương lai. Kỹ thuật phân tích này giúp cho chúng ta hiểu kỹ hơn về các kho dữ liệu lớn. Ví dụ chúng ta có thể xây dựng một mô hình phân lớp để xác định một giao dịch cho vay của ngân hàn là an toàn hay có rủi ro, hoặc xây dựng mô hình dự đoán để phán đoán khả năng chi tiêu của các khách hàng tiềm năm dựa trên các thông tin liên quan đến thu nhập của họ. Rất nhiều các phương pháp phân lớp và dự đoán được nghiên cứu trong các lĩnh vực máy học, nhận dạng mẫu và thông kê. Hầu hết các thuật toán đều có hạn chế về bộ nhớ với các giả định là kích thước dữ liệu đủ nhỏ. Kỹ thuật khai phá dữ liệu gần đây đã được phát triển để xây dựng các phương pháp phân lớp và dự đoán phù hợp hơn với nguồn dữ liệu có kích thước lớn.

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về kho dữ liệu
• Tổng quan khai phá dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Luật kết hợp dữ liệu
• 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
• Hệ thống thông tin
• 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