Chương 3: Hồi qui dữ liệu

Định nghĩa - Hồi qui (regression) J. Han et al (2001, 2006): Hồi qui là kỹ thuật thốngkê cho phép dự đoán các trị (số) liên tục. Wiki (2009): Hồi qui (Phân tích hồi qui – regressionanalysis) là kỹ thuật thống kê cho phép ước lượngcác mối liên kết giữa các biế R. D. Snee (1977): Hồi qui (Phân tích hồi qui) là kỹthuật thống kê trong lĩnh vực phân tích dữ liệu vàxây dựng các mô hình từ thực nghiệm, cho phépmô hình hồi qui vừa được khám phá được dùng chomục đích dự báo (prediction), điều khiển (control),hay...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Chương 3: Hồi qui dữ liệu Khoa Khoa Học & Kỹ Thuật Máy Tính Trường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh Chương 3: Hồi qui dữ liệuCao Học Ngành Khoa Học Máy Tính Giáo trình điện tửBiên soạn bởi: TS. Võ Thị Ngọc Châu (chauvtn@cse.hcmut.edu.vn) 1 Học kỳ 1 – 2011-2012 1Tài liệu tham khảo [1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006. [2] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data Mining”, MIT Press, 2001. [3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining Techniques”, Springer-Verlag, 2008. [4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory, Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006. [5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S. Yu, Rajeev Motwani, and Vipin Kumar, “Next Generation of Data Mining”, Taylor & Francis Group, LLC, 2009. [6] Daniel T. Larose, “Data mining methods and models”, John Wiley & Sons, Inc, 2006. [7] Ian H.Witten, Eibe Frank, “Data mining : practical machine learning tools and techniques”, Second Edition, Elsevier Inc, 2005. [8] Florent Messeglia, Pascal Poncelet & Maguelonne Teisseire, “Successes and new directions in data mining”, IGI Global, 2008. [9] Oded Maimon, Lior Rokach, “Data Mining and Knowledge Discovery Handbook”, Second Edition, Springer Science + Business Media, LLC 2005, 2010. 2 2Nội dungChương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệuChương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệuChương 3: Hồi qui dữ liệuChương 4: Phân loại dữ liệuChương 5: Gom cụm dữ liệuChương 6: Luật kết hợpChương 7: Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở dữliệuChương 8: Ứng dụng khai phá dữ liệuChương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá dữliệuChương 10: Ôn tập 3 3Chương 3: Hồi qui dữ liệu3.1. Tổng quan về hồi qui3.2. Hồi qui tuyến tính3.3. Hồi qui phi tuyến3.4. Ứng dụng3.5. Các vấn đề với hồi qui3.6. Tóm tắt 4 43.0. Tình huống 1 Ngày mai giá cổ phiếu STB sẽ là bao nhiêu??? 5 53.0. Tình huống 2 y Y1 y=x+1 Y1’ x X1 Mô hình phân bố dữ liệu của y theo x??? 6 6 3.0. Tình huống 3Bài toán phân tích giỏ hàng thịtrường (market basket analysis) sự kết hợp giữa các mặt hàng? 7 73.0. Tình huống 4 Khảo sát các yếu tố tác động đến xu hướng sử dụng quảng cáo trực tuyến tại Việt Nam Sự giải trí cảm nhận (+0.209) Chất lượng thông tin (+0.261) Chất lượng thông tin cảm nhận (+0.199) Sự khó chịu cảm nhận (-0.175) Sự tin cậy cảm nhận Thái độ về tính riêng tư Sự tương tác (+0.373) Chuẩn chủ quan (+0.254) Nhận thức kiểm soát hành vi (+0.377) 8 83.0. Tình huống … Hồi qui (regression) Khai phá dữ liệu có tính dự báo (Predictive data mining) Tình huống ??? Khai phá dữ liệu có tính mô tả (Descriptive data mining) Tình huống ??? 9 93.1. Tổng quan về hồi quiĐịnh nghĩa - Hồi qui (regression) J. Han et al (2001, 2006): Hồi qui là kỹ thuật thống kê cho phép dự đoán các trị (số) liên tục. Wiki (2009): Hồi qui (Phân tích hồi qui – regression analysis) là kỹ thuật thống kê cho phép ước lượng các mối liên kết giữa các biến R. D. Snee (1977): Hồi qui (Phân tích hồi qui) là kỹ thuật thống kê trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình từ thực nghiệm, cho phép mô hình hồi qui vừa được khám phá được dùng cho mục đích dự báo (prediction), điều khiển (control), hay học (learn) cơ chế đã tạo ra dữ liệu. R. D. Snee, Validation of Regression Models: Methods and Examples, Technometrics, 10 Vol. 19, No. 4. (Nov., 1977), pp. 415-428. 103.1. Tổng quan về hồi quiMô hình hồi qui (regression model): mô hình môtả mối liên kết (relationship) giữa một tập cácbiến dự báo (predictor varia ...