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
Data Preparation for Data Mining- P16
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Data Preparation for Data Mining- P16
Quốc Việt
49
16
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Data Preparation for Data Mining- P16: Ever since the Sumerian and Elam peoples living in the Tigris and Euphrates River basin some 5500 years ago invented data collection using dried mud tablets marked with tax records, people have been trying to understand the meaning of, and get use from, collected data. More directly, they have been trying to determine how to use the information in that data to improve their lives and achieve their objectives. | Figure 12.5 Fitting manifolds either inflexible linear regression or flexible neural network to the sample data results in a manifold that in some sense best fits the data. These methods work by creating a mathematical expression that characterizes the state of the fitted line at any point along the line. Studying the nature of the manifold leads to inferences about the data. When predicting values for some particular point linear regression uses the closest point on the manifold to the particular point to be predicted. The characteristics value of the feature to predict of the nearby point on the manifold are used as the desired prediction. 12.3 Prepared Data and Modeling Algorithms These capsule descriptions review how some of the main modeling algorithms deal with data. The exact problems that working with unprepared data presents for modeling tools will not be reiterated here as they are covered extensively in almost every chapter in this book. The small example data set has no missing values if it had they could not have been plotted. But how does data preparation change the nature of the data The whole idea of course is to give the modeling tools as easy a time as possible when working with the data. When the data is easy to model better models come out faster which is the technical purpose of data preparation. How does data preparation make the data easier to work with Essentially data preparation removes many of the problems. This brief look is not intended to catalog all of the features and benefits of correct data preparation but to give a feel for how it affects modeling. Consider the neural network for example as shown in Figure 12.5 fitting a flexible manifold to data. One of the problems is that the data points are closer together higher density in the lower-left part of illustrated state space and far less dense in the upper right. Not only must a curve be fitted but the flexibility of the manifold needs to be different in each part of the space. Or
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Research methods - Chapter 8: Data preparation, entry and exploration
Improved data preparation technique in web usage mining
Báo cáo khoa học: "XML-Based Data Preparation for Robust Deep Parsing"
Lecture Business research methods (12/e): Chapter 15 - Donald R. Cooper, Pamela S. Schindler
Combining location-and-scale batch effect adjustment with data cleaning by latent factor adjustment
Explanatory material: Data Sufficiency
Essentials of Research Design and Methodology
Predictive nuclear power plant outage control through computer vision and data-driven simulation
Preparation of CuO/MgO composite for removal of tartrazine in aqueous solution
DATA SUFFICIENCY
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.