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 Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 77
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 77
Khôi Vĩ
59
10
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 77. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 740 Pierre Geurts Obviously if these numerical estimates have a small variance and bias the corresponding classifier is stable with respect to random variations of the learning set and close to the Bayes classifier. Thus a complementary approach to study bias and variance of a classification algorithm is to connect in a quantitative way the bias and variance terms of these estimates to the mean misclassification error of the resulting classification rule. Friedman 1997 has done this connection in the particular case of a two-class problem and assuming that the distribution of Ic S x with respect to S is close to Gaussian. In this case the mean misclassification error at some point x may be written see Friedman 1997 F Frmr I S x O x 0 Es lCb S W 0-5A 2 P v rn x 1 FS Frror I S X OC x 0I vars lcb S x I 2 r y Cb X 1 where cb is the Bayes class at x and 0 . is the upper tail of the standard normal distribution which is a positive and monotonically decreasing function of its argument and such that 0 0. The numerator in 0 is called the boundary bias and the denominator is exactly the variance 37.4 of the regression model ICb S x . There are two possible situations depending on the sign of the boundary bias When the average probability estimates of the Bayes prediction is greater than 0.5 a majority of models are right a decrease of the variance of these estimates will decrease the error. On the other hand when the average probability estimates is lower than 0.5 a majority of models are wrong a decrease of variance will yield an increase of the error. Hence the conclusions are similar to what we found in our illustrative problem above in classification more variance is beneficial for biased points and detrimental for unbiased ones. Another important conclusion can be drawn from this decomposition whatever the regression bias on the approximation of Ic S x the classification error can be driven to its minimum value by reducing solely the variance under the assumption that .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications
Bài giảng Khai mở dữ liệu: Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu (Knowledge Discovery in Databases - Data Mining)
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 1
KNODWAT: A scientific framework application for testing knowledge discovery methods for the biomedical domain
ADVANCES IN DATA MINING KNOWLEDGE DISCOVERY AND APPLICATIONS
Descriptive phrase extraction in text mining
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 2
DrugQuest - a text mining workflow for drug association discovery
Quantifying and filtering knowledge generated by literature based discovery
Mining and applications of repeating patterns
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.