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
Khai phá dữ liệu - Chương 4: Phân lớp dữ liệu
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Khai phá dữ liệu - Chương 4: Phân lớp dữ liệu
Cao Sỹ
1869
41
ppt
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Có thể dùng phân lớp và dự đoán để xác lập mô hình/mẫu nhằm mô tả các lớp quan trọng hay dự đoán khuynh hướng dữ liệu trong tương lai. Phân lớp(classification) dự đoán các nhãn phân loại. Dự đoán (prediction) hàm giá trị liên tục. | Phân lớp dữ liệu (Data Classification) Chương 4: Nội dung Phân lớp và dự đoán? Quy nạp trên cây quyết định Phân lớp Bayes Các phương pháp phân lớp khác Phân lớp là gì ? Dự đoán là gì? Có thể dùng phân lớp và dự đoán để xác lập mô hình/mẫu nhằm mô tả các lớp quan trọng hay dự đoán khuynh hướng dữ liệu trong tương lai. Phân lớp(classification) dự đoán các nhãn phân loại. Dự đoán (prediction) hàm giá trị liên tục. Phân lớp dữ liệu là tiến trình có 2 bước Huấn luyện: Dữ liệu huấn luyện được phân tích bởi thuật tóan phân lớp ( có thuộc tính nhãn lớp) Phân lớp: Dữ liệu kiểm tra được dùng để ước lượng độ chính xác của bộ phân lớp. Nếu độ chính xác là chấp nhận được thì có thể dùng bộ phân lớp để phân lớp các mẫu dữ liệu mới. Phân lớp và Dự đoán Độ chính xác (accuracy) của bộ phân lớp trên tập kiểm tra cho trước là phần trăm của các mẫu trong tập kiểm tra được bộ phân lớp xếp lớp đúng Phân lớp và Dự đoán? Chuẩn bị dữ liệu Làm sách dữ liệu Nhiễu Thiếu giá trị Phân tích liên quan (chọn đặc trưng) Các thuộc tính không liên quan Các thuộc tính dư thừa Biến đổi dữ liệu So sánh các phương pháp phân lớp Độ chính xác của dự đoán: khả năng bộ phân lớp dự đoán đúng dữ liệu chưa thấy Tính bền vững: khả năng của bộ phân lớp thực hiện dự đoán đúng với dữ liệu có nhiễu hay thiếu giá trị Tính kích cỡ (scalability): khả năng tạo bộ phân lớp hiệu quả với số lượng dữ liệu lớn Khả năng diễn giải: bộ phân lớp cung cấp tri thức có thể hiểu được Cây quyết định Cây quyết định Cây quyết định là cấu trúc cây sao cho: Mỗi nút trong ứng với một phép kiểm tra trên một thuộc tính Mỗi nhánh biểu diễn kết quả phép kiểm tra Các nút lá biểu diễn các lớp hay các phân bố lớp Nút cao nhất trong cây là nút gốc. Cây quyết định Quy nạp trên cây quyết định 1. Chọn thuộc tính “tốt nhất” theo một độ đo chọn lựa cho trước 2. Mở rộng cây bằng cách thêm các nhánh mới cho từng giá trị thuộc tính 3. Sắp xếp các ví dụ học vào nút lá 4. Nếu các ví dụ được phân lớp rõ Thì Stop nguợc lại lặp lại các bước 1-4 cho các nút lá | Phân lớp dữ liệu (Data Classification) Chương 4: Nội dung Phân lớp và dự đoán? Quy nạp trên cây quyết định Phân lớp Bayes Các phương pháp phân lớp khác Phân lớp là gì ? Dự đoán là gì? Có thể dùng phân lớp và dự đoán để xác lập mô hình/mẫu nhằm mô tả các lớp quan trọng hay dự đoán khuynh hướng dữ liệu trong tương lai. Phân lớp(classification) dự đoán các nhãn phân loại. Dự đoán (prediction) hàm giá trị liên tục. Phân lớp dữ liệu là tiến trình có 2 bước Huấn luyện: Dữ liệu huấn luyện được phân tích bởi thuật tóan phân lớp ( có thuộc tính nhãn lớp) Phân lớp: Dữ liệu kiểm tra được dùng để ước lượng độ chính xác của bộ phân lớp. Nếu độ chính xác là chấp nhận được thì có thể dùng bộ phân lớp để phân lớp các mẫu dữ liệu mới. Phân lớp và Dự đoán Độ chính xác (accuracy) của bộ phân lớp trên tập kiểm tra cho trước là phần trăm của các mẫu trong tập kiểm tra được bộ phân lớp xếp lớp đúng Phân lớp và Dự đoán? Chuẩn bị dữ liệu Làm sách dữ liệu Nhiễu Thiếu giá trị Phân tích liên quan (chọn đặc .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Trường ĐH Phan Thiết
Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu: Chương 4 - PGS. TS. Hà Quang Thụy
Khai phá dữ liệu - Chương 4: Phân lớp dữ liệu
Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Ngọc Duy
Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Hoàng Ân
Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Hoàng Ân (2018)
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 4 - Lê Tiến
Bài giảng Khai phá dữ liệu - Chương 4: Phân cụm dữ liệu
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Phan Mạnh Thường
Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 - TS. Võ Thị Ngọc Châu
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.