Sử dụng tốt nhất với FireFox(+), Chrome(+), Safari(+), Opera(+), IE7(-), hỗ trợ iPhone, Android, Nokia..     Home | Sơ đồ site | Giới thiệu

eBooks Online
Chưa đăng nhập, bạn có thể đăng ký nếu chưa có account | Đăng nhập

 
 
Home » Thư mục » Tra cứu giáo trình
  Tìm kiếm tài liệu:
  Quay lại Kết quả tìm Bảng tìm kiếm  Xếp theo: Thời gian | Đánh giá | Lần xem
 
Số kết quả tìm thấy: 11 mục.
Tất cả được thể hiện trong một trang.
Gửi cho bạn bè
Ghi bookmark:
 Delicious  Digg  Google  Reddit

Phân tích dữ liệu
Nguồn: Trung Tâm CDAC Ấn Độ, 2018
Mã số: 28428 2018 1.8 MB 120 3,304 0  0  
 

Khai phá dữ liệu - An Introduction to Data Mining - Clustering - Classification | Xem..


Phương pháp phân cụm và ứng dụng - Nguyễn Trung Sơn
Nguồn: Khoa CNTT, Đại học Thái Nguyên, 2009
Mã số: 23438 2012 1.3 MB 100 15,405 0  0  
 

Lời mở đầu Chương I: Tổng quan thuyết về phân cụm dữ liệu Chương II: Các thuật toán phân cụm dữ liệu Chương III: Ứng dụng của phân cụm dữ liệu Kết luận, hướng phát triển của đề tài Phụ lục Tài liệu tham khảo | Xem..


Khai phá dữ liệu web bằng kỹ thuật phân cụm - Hoàng Văn Dũng
Nguồn: Trường ĐH Sư phạm Hà Nội, 2007
Mã số: 23383 2012 1.7 MB 110 2,878 0  0  
 

Luận văn thạc sỹ khoa học Lời mở đầu Chương 1. Tổng quan về khai phá dữ liệu Chương 2. Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu Chương 3. Khai phá dữ liệu web Kết luận và hướng phát triển Phụ lục Tài liệu tham khảo | Xem..


Khai thác dữ liệu - TS. Đỗ Thanh Nghị
Nguồn: Trường Đại học Cần Thơ, 2008
Mã số: 18256 2011 3.8 MB 12,911 1  1  
 

Cung cấp cho học viên nguyên lý, kỹ thuật, công cụ và các xu hướng trong khai thác dữ liệu (Data Mining). - Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu - Phương pháp hiển thị dữ liệu (Information visualisation) - Máy học véctơ hỗ trợ (Support vector machines) - Phương pháp học cây quyết định (Decision Tree) - Giải thuật gom cụm (Clustering algorithms) - Phương pháp lân cận (K.. | Xem..


Advanced Artificial Intelligence - Lê Anh Cường st
Nguồn: Bài giảng, 2011
Mã số: 16798 2011 7.6 MB 8,347 0  0  
 

Trí tuệ nhân tạo nâng cao. - Trí tuệ nhân tạo là gì? - Uncertainty - Mạng Bayes - Học máy - Hidden Markov Models - Clustering (Phân cụm) - EM Algorithm | Xem..


Nghiên cứu và cài đặt một số giải thuật phân cụm, phân lớp - Vũ Lan Phương
Nguồn: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2010
Mã số: 14398 2010 901.1 kB 119 15,664 2  0  
 

Mở đầu Chương 1: Tổng quan phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu Chương 2: Kỹ thuật phân loại trong khai phá dữ liệu Chương 3: Kỹ thuật phân cụm trong khai phá dữ liệu Chương 4: Cài đặt thử nghiệm Kết luận Tài liệu tham khảo Giáo viên HD: PGS.TS Nguyễn Ngọc Bình | Xem..


Chameleon: A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling - George Karypis, Eui-Hong (Sam) Han, Vipin Kumar
Nguồn: University of Minnesota, 2010
Mã số: 12238 2010 920.8 kB 22 7,684 1  0  
 

Phân cụm trong lĩnh vực khai phá dữ liệu là quá trình tạo nhóm tập hợp dữ liệu trên cơ sở tối đa sự tương đồng bên trong nhóm và tối thiểu hoá sự sự tương đồng giữa các nhóm. Tài liệu này giới thiệu về Chameleon, đây là một giải thuật cụm phân cấp dùng mô hình động, khá mới, dễ ứng dụng và dễ cài đặt.. 1. Introduction 2. Related Work 3... | Xem..


Clustering Web Doccument - Hoàng Văn Dũng
Nguồn: Trường ĐH Quảng Bình, 2007
Mã số: 9492 2009 889.2 kB 43 6,349 9  2  
 

Tài liệu này trình bày tóm tắt một số vấn đề về phân cụm tài liệu web bằng kỹ thuật phân nhóm dữ liệu, nhằm nâng cao chất lượng xử lý tìm kiếm trong search engine. Khai phá dữ liệu Web bằng kỹ thuật phân cụm 1.1. Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức . 1.2. Kỹ thuật phân cụm trong khai phá dữ liệu 1.3. Khai phá Web 1.4. Xử lý dữ liệu văn bản ứng dụng trong.. | Xem..


Áp dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu trong phân cụm kết quả tìm kiếm - Hoàng Văn Dũng
Nguồn: Trích dẫn luận văn thạc sỹ, 2008
Mã số: 3784 2009 129.5 kB 9 8,675 7  2  
 

Giới thiệu hướng tiếp cận trong việc sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu vào tìm kiếm và phân lại tài liệu Web, như xây dựng mô hình tìm kiếm, tiền xử lý, biểu diễn văn bản bằng mô hình vector và phân cụm tài liệu Web bằng thuật toán k-means. 1. Giới thiệu 2. Hướng tiếp cận 3. Quá trình tìm kiếm và phân cụm tài liệu 4. Kết quả thực nghiệm | Xem..


Nghiên cứu công cụ Data Mining trong SQL Server 2000
Nguồn: Chưa xác định, 2008
Mã số: 2601 2008 591.3 kB 19 8,535 11  3  
 

1. Giới thiệu 2. Các thuật toán Data Mining của Microsoft. 3. Xây dựng các mô hình Data Mining bằng Analysis Services 2000. 3.1. Nguồn dữ liệu cho mô hình data mining 3.2. Tạo mô hình data mining. 3.3. Huấn luyện mô hình data mining. 3.4. Duyệt qua nội dung của mô hình data mining. 3.5. Dùng mô hình data mining thực hiện dự báo. 4. Kết luận. Phụ lục A: Kết quả thử nghiệm A.1. Kết.. | Xem..


Introduction to knowledge discovery and data mining - Ho Tu Bao
Nguồn: Đại học Khoa học Tự nhiên, 2008
Mã số: 1694 2008 572.6 kB 117 16,663 9  2  
 

Preface Chapter 1. Overview of Knowledge Discovery and Data Mining Chapter 2. Preprocessing Data Chapter 3. Data Mining with Decision Trees Chapter 4. Data Mining with Association Rules Chapter 5. Data Mining with Clustering Chapter 6. Data Mining with Neural Networks Chapter 7. Evaluation and Use of Discovered Knowledge References Appendix. Software used for the course | Xem..

Giải đáp thắc mắc
+ Tại sao không đăng ký được?
+ Tại sao click download lại bị nhắc đăng nhập? Tại sao không download được?
+ Lỗi download 99% vì sao?
Hãy xem ở đây.
Dịch vụ Thư viện
+ Để đăng ký nhận tài liệu qua email, hãy soạn tin theo cú pháp
    EK <ma_sach> <noi_nhan>
Nhắn tới số 8677. Xem chi tiết.

+ Ngoài số lượt download cho phép mỗi ngày, bạn có thể yêu cầu thêm bằng cách soạn tin:
    EK D <username>
Nhắn tới các số 8577, 8677, 8777.
Chú ý xem hướng dẫn.

Dịch vụ liên kết
Gửi link
Học gì - Ở đâu?
Siêu thẻ:  
Tiếng Việt

Tự động
TELEX
VNI
VIQR
VIQR*
Tắt
Chính tả
Kiểu cũ

Giỏ tài liệu
Theme
Tra cứu giáo trình