![Phân tích tư tưởng của nhân dân qua đoạn thơ: Những người vợ nhớ chồng… Những cuộc đời đã hóa sông núi ta trong Đất nước của Nguyễn Khoa Điềm](https://timtailieu.net/upload/document/136415/phan-tich-tu-tuong-cua-nhan-dan-qua-doan-tho-039-039-nhung-nguoi-vo-nho-chong-nhung-cuoc-doi-da-hoa-song-nui-ta-039-039-trong-dat-nuoc-cua-nguyen-khoa-136415.jpg)
DATA MINING AND APPLICATION: PHÂN LỚP DỮ LIỆU
Số trang: 38
Loại file: pdf
Dung lượng: 632.46 KB
Lượt xem: 13
Lượt tải: 0
Xem trước 4 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Các phân xây mô hình cho : Gán các vào các chính xác cao có . Cho CSDL D={t1,t2, ,tn} và các C={C1, ,Cm}, phân là bài toán xác ánh f : D C sao cho ti gán vào. Phân lớp khách hàng (trong ngân hàng) để cho vay hay không. Dự đoán tế bào khối u lành tính hay ác tính.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
DATA MINING AND APPLICATION: PHÂN LỚP DỮ LIỆU KHAI THÁC (DATA MINING) 1BÀI 4PHÂN L P D LI U 2 1 N I DUNG1. pháp trên cây2. pháp trên3. 31. Phân : Cho các phân xây mô hình cho : Gán các vào các chính xác cao có . Cho CSDL D={t1,t2, ,tn} và các C={C1, ,Cm}, phân là bài toán xác ánh f : D C sao cho ti gán vào . 4 2Ví Phân : Phân khách hàng (trong ngân hàng) cho vay hay không bào u là lành tính hay ác tính Phân giao tín là pháp hay gian Phân tin tài chính, trí, thao, khi nào sông có 5 y khoa2. Qui trình phân : 1 : Xây mô hình Mô các xác : các / dành cho xây mô hình Tìm phân cây công toán mô 6 32. Qui trình phân (tt) : 2: mô hình Phân các Xác chính xác mô hình, DL tra chính xác -> áp mô hình phân các xác nhãn 7 Classification Algorithms Training Data ClassifierNAME RANK YEARS TENURED (Model)Mike Assistant Prof 3 noMary Assistant Prof 7 yesBill Professor 2 yesJim Associate Prof 7 yes OR years > 6Dave Assistant Prof 6 noAnne Associate Prof 3 no 8 4 Classifier Testing Unseen Data Data (Jeff, Professor, 4)NAME RANK YEARS TENURED Tenured?Tom Assistant Prof 2 noMerlisa Associate Prof 7 noGeorge Professor 5 yesJoseph Assistant Prof 7 yes 9 3. Các phân : pháp trên cây pháp trên pháp Naïve Bayes pháp trên SVM (support vector machine) thô 10 5 N I DUNG 1. 2. 3. 111.2. Xây cây3. toán xây cây4. Cách phân chia tính5. quá phù DL6. 12 61. các nút và các nhánh Ci Nút lá 132. Xây cây 2 : 1: cây tra các giá tính và phân chia các qui 2: cây Xác và các nhánh không cá 14 7 age income student credit_rating buys_computer40 low yes fair yes>40 low yes excellent no low yes excellent yes3. toán xây cây CART ID3, C4.5 SLIQ, SPRINT 173. toán xây cây Ý chính : pháp (greedy) Phân chia trên tính cho hóa tiêu : Xác cách phân chia các ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
DATA MINING AND APPLICATION: PHÂN LỚP DỮ LIỆU KHAI THÁC (DATA MINING) 1BÀI 4PHÂN L P D LI U 2 1 N I DUNG1. pháp trên cây2. pháp trên3. 31. Phân : Cho các phân xây mô hình cho : Gán các vào các chính xác cao có . Cho CSDL D={t1,t2, ,tn} và các C={C1, ,Cm}, phân là bài toán xác ánh f : D C sao cho ti gán vào . 4 2Ví Phân : Phân khách hàng (trong ngân hàng) cho vay hay không bào u là lành tính hay ác tính Phân giao tín là pháp hay gian Phân tin tài chính, trí, thao, khi nào sông có 5 y khoa2. Qui trình phân : 1 : Xây mô hình Mô các xác : các / dành cho xây mô hình Tìm phân cây công toán mô 6 32. Qui trình phân (tt) : 2: mô hình Phân các Xác chính xác mô hình, DL tra chính xác -> áp mô hình phân các xác nhãn 7 Classification Algorithms Training Data ClassifierNAME RANK YEARS TENURED (Model)Mike Assistant Prof 3 noMary Assistant Prof 7 yesBill Professor 2 yesJim Associate Prof 7 yes OR years > 6Dave Assistant Prof 6 noAnne Associate Prof 3 no 8 4 Classifier Testing Unseen Data Data (Jeff, Professor, 4)NAME RANK YEARS TENURED Tenured?Tom Assistant Prof 2 noMerlisa Associate Prof 7 noGeorge Professor 5 yesJoseph Assistant Prof 7 yes 9 3. Các phân : pháp trên cây pháp trên pháp Naïve Bayes pháp trên SVM (support vector machine) thô 10 5 N I DUNG 1. 2. 3. 111.2. Xây cây3. toán xây cây4. Cách phân chia tính5. quá phù DL6. 12 61. các nút và các nhánh Ci Nút lá 132. Xây cây 2 : 1: cây tra các giá tính và phân chia các qui 2: cây Xác và các nhánh không cá 14 7 age income student credit_rating buys_computer40 low yes fair yes>40 low yes excellent no low yes excellent yes3. toán xây cây CART ID3, C4.5 SLIQ, SPRINT 173. toán xây cây Ý chính : pháp (greedy) Phân chia trên tính cho hóa tiêu : Xác cách phân chia các ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
phân nhóm dữ liệu cơ sở dữ liệu mô hình tứng lớp bài toán xác định độ chính xác cao phân lớp khách hàngTài liệu liên quan:
-
62 trang 405 3 0
-
Đề thi kết thúc học phần học kì 2 môn Cơ sở dữ liệu năm 2019-2020 có đáp án - Trường ĐH Đồng Tháp
5 trang 380 6 0 -
13 trang 308 0 0
-
Giáo trình Cơ sở dữ liệu: Phần 2 - TS. Nguyễn Hoàng Sơn
158 trang 303 0 0 -
Phân tích thiết kế hệ thống - Biểu đồ trạng thái
20 trang 298 0 0 -
Tài liệu học tập Tin học văn phòng: Phần 2 - Vũ Thu Uyên
85 trang 266 1 0 -
Đề cương chi tiết học phần Quản trị cơ sở dữ liệu (Database Management Systems - DBMS)
14 trang 251 0 0 -
Giáo trình về dữ liệu và các mô hình cơ sở dữ liệu
62 trang 200 0 0 -
8 trang 188 0 0
-
Giáo trình Cơ sở dữ liệu: Phần 2 - Đại học Kinh tế TP. HCM
115 trang 186 0 0