TAILIEUCHUNG - Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 56

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 56. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 530 Yoav Benjamini and Moshe Leshno X 1 x11 x1k 1 21 x2k . 1 . . . 1 xk1 xMk The estimates of the P s are given in matrix form by p XtXj 1 X Y. Note that in linear regression analysis we assume that for a given xi . xk yi is distributed as N Po k 1 PjXjijG2 . There is a large class of general regression models where the relationship between the yis and the vector x is not assumed to be linear that can be converted to a linear model. Machine learning approach when compared to regression analysis aims to select a function f e F from a given set of functions F that best approximates or fits the given data. Machine learning assumes that the given data xi yij i 1 . M is obtained by a data generator producing the data according to an unknown distribution p x yj p xjp y xj. Given a loss function W y f xjj the quality of an approximation produced by the machine learning is measured by the expected loss the expectation being under the unknown distribution p x yj. The subject of statistical machine learning is the following optimization problem min f eF y W y f xjjdp x yj when the density function p x yj is unknown but a random independent sample of xi yij is given. If F is the set of all linear function of x and W y f xjj y f xjj2 then if p y xj is normally distributed then the minimization of is equivalent to linear regression analysis. Generalized Linear Models Although in many cases the set of linear function is good enough to model the relationship between the stochastic response y as a function of x it may not always suffice to represent the relationship. The generalized linear model increases the family of functions F that may represent the relationship between the response y and x. The tradeoff is between having a simple model and a more complex model representing the relationship between y and x. In the general linear model the distribution of y given x does not have to be normal but can be any of the distributions in the exponential family .

• Cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc cơ sở dữ liệu
• kiến thức máy tính
• ứng dụng khai thác dữ liệu
• sổ tay dữ liệu máy tính
• phương pháp khai thác dữ liệu
• mô hình dữ liệu NCBI
• cơ sở dữ liệu
• cơ sở dữ liệu EMBL EBI
• cơ sở dữ liệu CIB DDBJ
• nghiên cứu sinh học
• sinh học bài giảng sinh học
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữu liệu
• Cấu trúc dữ liệu trong SQL server
• Cấu trúc dữ liệu
• Tạo cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Vị trí cấu trúc dữ liệu
• Áp dụng tin học
• Quan hệ giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cơ bản
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Đánh giá thuật toán
• Thiết kế cấu trúc dữ liệu
• Hệ cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Các hệ cơ sở dữ liệu
• Khôi phục dữ liệu
• An toàn dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu
• Thành phần cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc giải thuật
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Lập trình dữ liệu
• Công nghệ thông tin
• Đề thi cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng hệ cơ sở dữ liệu
• Lý thuyết cơ sở dữ liệu
• Phát triển cơ sở dữ liệu
• Thuật toán giải thuật
• Tổng quan cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu cơ sở
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Đặc tính của cơ sở dữ liệu
• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Tầm quan trọng của cấu trúc dữ liệu
• Tiêu chuẩn cấu trúc dữ liệu
• Kiểu dữ liệu cơ sở
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu con trỏ
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Dữ liệu đa phương tiện
• Các cấu trúc dữ liệu đa chiều
• Cấu trúc dữ liệu đa chiều
• tài liệu học vi tính
• hệ thống cơ sở dữ liệu
• tìm hiểu cơ sở dữ liệu
• xây dựng cơ sở dữ liệu
• nghiên cứu cơ sở dữ liệu
• cấu trức lưu trữ ngoài
• Tài liệu cấu trúc cây
• Khái niệm cấu trúc cây
• Thông tin cấu trúc
• Tổng quan cấu trúc cây
• Đặc điểm cấu trúc dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu quốc gia
• Khoa học và công nghệ
• Phần mềm quản trị
• Ngôn ngữ lập trình minh hoạ
• Kỹ thuật tìm kiếm
• Giải thuật và cấu trúc dữ liệu
• Khái niệm cấu trúc dữ liệu
• Bài toán toán tin học
• Đặc tả vấn đề
• Cơ sở dữ liệu Chương 3
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Mô hình Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu trong GIS
• Dữ liệu không gian
• Cấu trúc dữ liệu Vector
• Dữ liệu Raster
• Bài giảng dữ liệu