Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Máy học nâng cao: Association rules - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng "Máy học nâng cao: Association rules" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về luật kết hợp, các ứng dụng, định nghĩa và mô hình hóa bài toán, thuật toán Apriori. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức. | Bài giảng Máy học nâng cao Association rules - Trịnh Tấn Đạt Trịnh Tấn Đạt Khoa CNTT Đại Học Sài Gòn Email trinhtandat@sgu.edu.vn Website https sites.google.com site ttdat88 Nội dung Giới thiệu về luật kết hợp Các ứng dụng Định nghĩa và mô hình hóa bài toán Thuật toán Apriori Bài Tập Data mining Data mining refers to extracting knowledge from a large amount of data in the other way we can say data mining is the process to discover various types of pattern that are inherited in the data and which are accurate new and useful Data Mining Steps The basic steps of data mining are follows Data Collection Data Cleaning Data Analysis Interpretation Data Mining Steps 1. Data collection The first step is to collect some data. As much as information we have is good to make the analysis easier later. We have to make sure that the source of data is reliable. 2. Data cleaning Since we are getting a large amount of data we need to make sure that we only have the necessary data and remove the unwanted. Otherwise they may lead us to false conclusions. Data Mining Steps 3. Data Analysis As the name says the analysis and finding patterns is done here 4. Interpretation Finally the analyzed data is interpreted to take important conclusions like predictions Recommender Systems Applications Market basket analysis Online recommendation Online recommendation Online recommendation Online recommendation Online recommendation User Understanding Association Rule Association Rule TID Items 100 Banana milk bread 200 Milk bread coffee 300 Coffee milk Sunsilk shampoo 400 Potato fish banana pepper 500 Bread milk 600 Potato fish rice Association Rule Example Association Rule