TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 4 - Lê Tiến

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 4 trình bày về phân loại dữ liệu. Các nội dung chính trong chương gồm: Tổng quan về phân loại dữ liệu, phân loại dữ liệu với cây quyết định, phân loại dữ liệu với mạng Bayesian, phân loại dữ liệu với mạng Neural, các phương pháp phân loại dữ liệu khác. . | Chương 4: Phân loại dữ liệu Khai phá dữ liệu (Data mining) Nội dung . Tổng quan về phân loại dữ liệu . Phân loại dữ liệu với cây quyết định . Phân loại dữ liệu với mạng Bayesian . Phân loại dữ liệu với mạng Neural . Các phương pháp phân loại dữ liệu khác . Tóm tắt . Tình huống 1 Ông A (Tid = 100) có khả năng trốn thuế??? . Tình huống 2 Với thông tin của một applicant A, xác định liệu ngân hàng có cho A vay không? . Tình huống 3 Khóa MãSV MônHọc1 MônHọc2 TốtNghiệp 2004 1 Có 2004 2 Có 2004 3 Không 2004 8 Không 2004 14 Có 2005 90 Có 2006 24 Có 2007 82 Không 2008 47 Không Làm sao xác định liệu sinh viên A sẽ tốt nghiệp? . Tình huống Cho trước tập huấn luyện (training set), dẫn ra mô tả về class A và class B? Cho trước mẫu/đối tượng mới, làm sao xác định class cho mẫu/đối tượng đó? Liệu class đó có thực sự phù hợp/đúng cho mẫu/đối tượng đó? . Tổng quan về phân loại dữ liệu Phân loại dữ liệu (classification) Dạng phân tích dữ liệu nhằm rút trích các mô hình mô tả các lớp dữ liệu hoặc dự đoán xu hướng dữ liệu Quá trình gồm hai bước: Bước học (giai đoạn huấn luyện): xây dựng bộ phân loại (classifier) bằng việc phân tích/học tập huấn luyện Bước phân loại (classification): phân loại dữ liệu/đối tượng mới nếu độ chính xác của bộ phân loại được đánh giá là có thể chấp nhận được (acceptable) y = f (X) với y là nhãn (phần mô tả) của một lớp (class) và X là dữ liệu/đối tượng - Bước học: X trong tập huấn luyện, một trị y được cho trước với X xác định f - Bước phân loại: đánh giá f với (X’, y’) và X’ mọi X trong tập huấn luyện; nếu acceptable thì dùng f để xác định y’’ cho X’’ (mới) . Tổng quan về phân loại dữ liệu Bước học/huấn luyện Bước phân loại (đánh giá và áp dụng) . Tổng quan về phân loại dữ liệu Phân loại dữ liệu Dạng học có giám sát (supervised learning) Environment .

• Cơ sở dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Data mining
• Phân loại dữ liệu
• Cây quyết định
• Phương pháp phân loại 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
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng 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
• 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
• 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 luật kết hợp
• 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