Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Một phương pháp trích trọn thuộc tính hiệu quả cho dữ liệu có số chiều lớn
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Một phương pháp trích trọn thuộc tính hiệu quả cho dữ liệu có số chiều lớn
Việt Hải
214
5
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài báo đề xuất một phương pháp học máy cho giải thuật phân lớp này nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán. Cách tiếp cận này về cơ bản đã làm tăng khả năng phân lớp của giải thuật RF, phương pháp đề xuất còn cho thấy khả năng phân lớp tốt hơn một số phương pháp trích chọn đã được công bố. Như vậy, hướng cải tiến mà bài báo đề xuất là có khả thi và thu được kết quả tương đối cao. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin ECIT 2015 Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin ECIT 2015 Một phương pháp trích trọn thuộc tính hiệu quả cho dữ liệu có số chiều lớn Hà Văn Sang1 Đồng Thị Ngọc Lan1 và Ngô Thị Thu Trang2 1 Khoa Hệ thống thông tin Kinh tế Học Viện Tài chính Viễn thông Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 2 Khoa Email sanghv@hvtc.edu.vn landn0101@gmail.com trangntt1@gmail.com Abstract Phân lớp là một trong những bài toán cơ bản trong pháp này có ảnh hưởng ngay lập tức đến các ứng dụng như khai phá tri thức và dữ liệu. Một thách thức của bài toán phân tăng tốc độ của các thuật toán khai phá dữ liệu cải thiệu chất lớp là số lượng thuộc tính thường rất lớn việc phân lớp sao cho lượng dữ liệu và vì vậy tăng hiệu suất khai phá dữ liệu kiểm chính xác và hiệu quả hiện vẫn là một nghiên cứu thú vị cho các soát được các kết quả của thuật toán. nhà khoa học trong lĩnh vực khoa học máy tính. Bài báo đi sâu vào nghiên cứu giải thuật phân lớp thuộc tính random forest Trong bài báo này chúng tôi sẽ trình bày một đề xuất mới RF . Đây là một giải thuật đã được nhiều nghiên cứu chứng để dựa vào đó xây dựng mô hình trích chọn đặc trưng tối ưu minh là rất hiệu quả trong phân lớp thuộc tính đối với bộ dữ liệu giúp giảm kích cỡ của dữ liệu theo hướng chỉ giữ lại các thuộc có số lượng thuộc tính lớn. Trên cơ sở đó bài báo đề xuất một tính đặc trưng loại bỏ những thuộc tính không liên quan và phương pháp học máy cho giải thuật phân lớp này nhằm tăng những thuộc tính nhiễu nhằm tăng tốc độ các thuật toán phân hiệu quả phân lớp của thuật toán. Cách tiếp cận này về cơ bản đã lớp cải thiện chất lượng dữ liệu và vì vậy sẽ tăng hiệu suất của làm tăng khả năng phân lớp của giải thuật RF phương pháp đề việc khai phá dữ liệu. Cụ thể phương pháp đề xuất sẽ chọn ra xuất còn cho thấy khả năng phân lớp tốt hơn một số phương những thuộc tính tốt nhất để làm tăng năng suất của thuật toán pháp trích chọn đã được công
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đề tài: Một số phương pháp trích chọn đặc trưng khuôn mặt và ứng dụng
Khảo sát ảnh hưởng của một số thông số công nghệ đến quá trình trích ly protein từ bèo tấm bằng phương pháp truyền thống
Khóa luận tốt nghiêp: Tìm hiểu một số phương pháp trích chọn đặc trưng cho nhận dạng chữ viết
Ảnh hưởng của một số thông số công nghệ đến quy trình trích ly protein từ bèo tấm (Lemna minor) với sự hỗ trợ của enzyme cellulase
Đồ án Tốt nghiệp: Tìm hiểu một số phương pháp trích chọn đặc trưng cho nhận dạng chữ viết
Đồ án tốt nghiệp Công nghệ thông tin: Tìm hiểu một số phương pháp trích chọn đặc trưng và ứng dụng cho tra cứu ảnh theo nội dung
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số phương pháp trích chọn đặc trưng cho ảnh và ứng dụng trong bài toán phân loại trạng thái cảm xúc khuôn mặt
Sáng kiến kinh nghiệm THPT: Phương pháp bàn tay nặn bột trong giảng dạy đoạn trích Hạnh phúc của một tang gia
Khóa luận tốt nghiệp: Kế toán tiền lương và các khoản trích theo lương của Công ty Trách nhiệm hữu hạn Nhà nước một thành viên Cao su Quảng Trị
Đồ án tốt nghiệp: Khảo sát trích ly lignin từ gỗ cao su (Hevea brasiliensis) bằng NaOH - H2O2 kết hợp một số phương pháp khác
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.