Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Nghiên cứu về thuật toán phân lớp sử dụng quá trình học máy bán giám sát, ứng dụng trong việc phân lớp trang web

Mục đích nghiên cứu đề tài là nghiên cứu thuật toán phân lớp sử dụng quá trình học máy bán giám sát. Ứng dụng thuật toán trong việc phân lớp trang Web. Mời các bạn cùng tham khảo! | TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN THUYẾT MINH ĐỀ TÀI NCKH CẤP TRƯỜNG ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU VỀ THUẬT TOÁN PHÂN LỚP SỬ DỤNG QUÁ TRÌNH HỌC MÁY BÁN GIÁM SÁT ỨNG DỤNG TRONG VIỆC PHÂN LỚP TRANG WEB Chủ nhiệm đề tài ThS. Lê Hoàng Dương Thành viên tham gia ThS. Ngô Quốc Vinh Hải Phòng tháng 4 2016 MỤC LỤC MỞ ĐẦU . 1 1. Tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu . 1 2. Tổng quan về tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài . 1 3. Mục tiêu đối tượng phạm vi nghiên cứu . 2 4. Phương pháp nghiên cứu kết cấu của công trình nghiên cứu . 3 5. Kết quả đạt được của đề tài . 3 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VIỆC PHÂN LỚP SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC BÁN GIÁM SÁT . 4 . Tổng quan về phân lớp dữ liệu. . 4 . Tổng quan về bài toán phân lớp dữ liệu . 4 . Tổng quan về quá trình phân lớp dữ liệu . 5 . Tổng quan về phân lớp dữ liệu văn bản . 6 . Thực trạng của vấn đề. . 6 . Sử dụng mô hình vector biểu diễn văn bản . 7 . Tổng quan về phương pháp phân lớp văn bản. 11 . Ứng dụng của việc phân lớp dữ liệu văn bản . 12 . Quá trình phân lớp dữ liệu văn bản . 12 . Đánh giá máy phân lớp dữ liệu văn bản . 14 . Những yếu tố ảnh hưởng đến quá trình phân lớp. . 15 . Các thuật toán học máy ứng dụng trong phân lớp . 15 . Phương pháp học có giám sát . 15 . Thuật toán phân lớp dữ liệu theo phương pháp học bán giám sát . 18 i CHƯƠNG 2 BÀI TOÁN PHÂN LỚP ÁP DỤNG SVM VÀ PHƯƠNG PHÁP HỌC BÁN GIÁM SÁT SVM . 21 . Máy hỗ trợ vector Support Vector Machine . 21 . Giới thiệu về thuật toán SVM . 22 . Huấn luyện SVM . 23 . Ưu điểm của SVM trong phân lớp văn bản . 24 . Bán giám sát SVM và phân lớp trang Web . 26 . Giới thiệu về bán giám sát SVM. 26 . Phân lớp trang Web sử dụng bán giám sát SVM . 27 CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ . 30 . Giới thiệu về phần mềm SVMlin . 30 . Sử dụng phần mềm và kết quả đánh giá . 31 KẾT LUẬN . 34 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 35 ii DANH SÁCH HÌNH ẢNH Số hình Tên hình Trang Mô hình tổng

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
122    351    8    26-04-2024
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.