TAILIEUCHUNG - Data Mining: Classification and Prediction

Data Mining: Classification and Prediction presents about Classification with decision trees; Artificial Neural Networks; Algorithm for decision tree induction; Attribute Selection Measure; Extracting Classification Rules from Trees . | Data Mining: Classification and Prediction Duong Tuan Anh HCMC University of Technology July 2011 Outline 1. Classification with decision trees 2. Artificial Neural Networks 1. CLASSIFICATION WITH DECISION TREES Classification is the process of learning a model that describes different classes of data. The classes are predetermined. Example: In a banking application, customers who apply for a credit card may be classify as a “good risk”, a “fair risk” or a “poor risk”. Hence, this type of activity is also called supervised learning. Once the model is built, then it can be used to classify new data. The first step, of learning the model, is accomplished by using a training set of data that has already been classified. Each record in the training data contains an attribute, called the class label, that indicates which class the record belongs to. The model that is produced is usually in the form of a decision tree or a set of rules. Some of the important issues with .

TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
26    134    2    22-12-2024
2    140    1    22-12-2024
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.