Mô hình phân lớp

Phân lớp thư điện tử sử dụng máy vector hỗ trợ

nhau. Ngày nay, khi mà Internet đã có mặt ở khắp mọi nơi thì việc sử dụng dịch vụ thư điện tử là việc hàng ngày đối với rất nhiều người trên khắp thế giới. Ta biết rằng khi mạng Internet ra đời, những người sử dụng đầu tiên là các chuyên gia máy tính, họ cùng gửi nhiều email đến các nhóm người dùng khác nhau, sau đó mới có tình trạng không thể kiểm soát được các email gửi đến. Vì vậy cần phải có các chương trình phân lớp các email theo thư mục người dùng hoặc lọc hay ngăn chặn những email mà người dùng không muốn nhận nhằm tăng chất lượng sử dụng.

12

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH: PHÂN LỚP DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ

Luận án xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp. Đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào đại số gia tử. Từ đó đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng.

26

Chồng lớp thông tin trong tính toán và hiển thị địa hình số hóa ba chiều

Từ khóa — Mô phỏng, địa hình số hóa ba chiều, ảnh phủ, lập trình GPU, texture, shader. I. ĐẶT VẤN ĐỀ Các ứng dụng mô phỏng ngày càng thể hiện được vai trò thiết thực trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, đặc biệt là an ninh quốc phòng. Trong quân sự, người chỉ huy thường thảo luận, lập phương án tác chiến trên nền bản đồ địa hình được in sẵn. Để trực quan hóa khu vực tác chiến thì người chỉ huy thường sử dụng sa bàn đắp bằng cát hoặc chất liệu dễ tạo hình. Việc xây dựng sa bàn thường tốn nhiều thời gian, công sức, phải phá bỏ đi và đắp lại địa hình khi thay đổi khu vực tác chiến. Mô hình hóa địa hình ba chiều khu vực tác chiến là một giải pháp tối ưu nhằm trợ giúp người chỉ huy trong quá trình lập phương án tác chiến. Người chỉ huy có thể quan sát khu vực tác chiến ở nhiều vị trí, nhiều góc nhìn khác nhau để nắm được đặc điểm thuận lợi, khó khăn của địa hình từ đó đưa ra phương án tác chiến phù hợp.

8

BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC MỘT THUẬT TOÁN ĐỊNH TUYẾN TỐI ƯU TÀI NGUYÊN TRONG MẠNG IP WDM VÀ ỨNG DỤNG TRÊN TÔPÔ MẮT LƯỚI POT

147 Để đánh giá hiệu quả thực thi của thuật toán LFCR, chúng tôi so sánh với thuật toán IMH [3] bằng phương pháp mô phỏng. Thuật toán IMH cũng được thực thi dựa trên mô hình đồ thị phân lớp, sau đó các tác giả sử dụng thuật toán đường đi ngắn nhất Dijkstra trên đồ thị phân lớp này để tìm lộ trình cho LSP. Trọng số của tất cả các kết nối đều được thiết lập bằng 1. Như vậy, thuật toán IMH chưa xét đến ràng buộc về chiều dài của các kết nối sợi quang cũng như băng thông trên các kết nối. Đây là lý do mà thuật toán IMH thực thi không hiệu quả về mặt tối ưu hoá tài nguyên mạng. Để so sánh hiệu quả thực thi của thuật toán IMH với LFCR, chúng tôi cài đặt mô phỏng trên tôpô mắt lưới như hình 2 dựa trên phần mềm mô phỏng mạng OMNeT++. Kết quả hình 3a là trường hợp số kênh bước sóng trên mỗi sợi quang là 8. Ta thấy rằng, khi lưu lượng trên toàn mạng càng lớn thì xác suất LSP bị nghẽn càng cao. Tuy nhiên, thuật toán LFCR luôn cho ta xác suất suất nghẽn nhỏ hơn so với IMH, đặc biệt là khi lưu lượng toàn mạng lớn.

8

BÀI GIẢNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHƯƠNG 4 PHAN MẠNH THƯỜNG

TRANG 1 PHÂN LỚP CLASSIFICATION PHÂN LỚP CLASSIFICATION CHƯƠNG 4 BÀI TẬP LÝ THUYẾT 4 PHÂN LỚP VÀ DỰ BÁO 1 CÂY QUYẾT ĐỊNH QUY NẠP 2 PHÂN LỚP BAYES 3 TRANG 2  CÓ THỂ DÙNG PHÂN LỚP VÀ DỰ B[r]

44

ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY TRÊN DỮ LIỆU MẤT CÂN BẰNG HỖ TRỢ DỰ ĐOÁN SỚM KHẢ NĂNG THÔI HỌC CỦA HỌC SINH TRUNG HỌC PHỔ THÔNG

Bài viết đề xuất một mô hình học máy cho bài toán phân lớp trên tập dữ liệu mất cân bằng, trong đó sử dụng kết hợp kỹ thuật sinh mẫu tổng hợp SMOTE và giải thuật AdaBoost cho thuật toán Cây quyết định.

10

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH: PHÂN LỚP DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ

Luận án xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp. Đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào đại số gia tử. Từ đó đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng.

26

Tiểu luận khai phá dữ liệu: SỬ DỤNG WEKA KHAI PHÁ DỮ LIỆU vowel.arff

Mục lục 1.Bài toán2 1.1.Mô tả tập dữ liệu (Dataset)2 1.1.1.Nguồn gốc (UCI ARFF Repository)2 1.1.2.Thuộc tính và ý nghĩa các thuộc tính2 1.2.Bài toán phân lớp (Classification Problem) trên tập dữ liệu đã cho4 2.Xây dựng mô hình huấn luyện cho bộ phân lớp (classifier)5 2.1.Tiền xử lý dữ liệu cho tập dữ liệu vowel.arff6 2.1.1.Vấn đề loại bỏ các thuộc tính không có liên quan đến thuộc tính phân lớp6 2.1.2.Vấn đề phân chia mẫu dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra từ tập dữ liệu gốc8 2.2.Các bộ phân lớp9 2.2.1.Phân lớp bằng mô hình mạng Neural nhiều tầng (Multilayer Perceptron)10 3.Thực nghiệm - Sử dụng bộ công cụ Weka 3.7.5 để thực hiện bài toán phân lớp trên tập dữ liệu vowel.arff12 3.1.Xây dựng mô hình phân lớp14 3.2.Kết quả phân lớp thực nghiệm19 Tài liệu tham khảo21 1.Bài toán 1.1.Mô tả tập dữ liệu (Dataset) 1.1.1.Nguồn gốc (UCI ARFF Repository) Link download từ Intrenet: http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/ Gordon Peterson và Harold Barney đã tiến hành một điều tra chi tiết về các nguyên âm Anh - Mỹ trong bài báo [1]. Công trình này đưa ra một độ đo âm thanh của tần số gốc (Fundalmental frequency – F0) và 9 tần số đặc trưng tiếp theo (formant frequencies – là những tần số trong âm thanh có được do cộng hưởng của các tần số bậc thấp hơn) đối với một tập các từ chứa các nguyên âm khác nhau. Cụ thể, đối với mỗi nguyên âm, các tác giả đặt trong những từ khác nhau, bắt đầu bằng âm h và kết thúc bằng âm d (Ví dụ: heed /hi:d/, hid/hId/…) và ghi nhận lại các tần số âm thanh phát ra theo 10 đặc trưng nêu trên. Bảng 1 cho thấy dữ liệu trong thực nghiệm này:

21

MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO CHO LỚP PHÂN MÀU SẮC

12.1 Chỉ dẫn Không nghi ngờ gì nữa, con ngời là cách tốt nhất để phân loại màu sắc. Tuy nhiên, các ứng dụng đòi hỏi sự phân loại màu trực tuyến và sửa lại tín hiệu sắc màu một cách có lựa chọn nh trong tín hiệu truyền hình màu, thay thế cho sự phân lớp của con ngời là cần phải có. May mắn thay, một nhóm các kiểu phân loại đợc mô hình hoá theo kiểu trí tuệ sinh vật (hệ thống thần kinh nhân tạo) đã đợc phát triển và nghiên cứu trong một thời gian dài. Mục tiêu của các nghiên cứu này là đạt đợc tới mức giống nh con ngời. Chúng ta cha đạt đợc mục tiêu này. Sự thách thức là chúng ta phải hiểu đợc bằng cách nào mà một loạt các tác động thần kinh đem lại cho chúng ta khả năng nhìn, nghe, cảm giác, chuyển động... Mặc dù chúng ta đã có những hiểu biết đúng đắn cấu tạo của tổ chức bộ não con ngời, chúng ta vẫn không hiểu một cách đầy đủ bằng cách nào mà con ngời có thể có một loạt các chức năng nh vậy. Khả năng học hỏi và thích nghi của con ngời vẫn còn là một điều bí ẩn. Một trích dẫn rất đáng quan tâm, "Tôi đã để lại các dấu hiệu nh một bằng chứng về sự tồn tại của tôi, cái nào trong số các dấu hiệu này bạn phản đối? Tôi đã tạo ra con ngời, tôi đã dạy [lập trình] cho họ có khả năng nhận biết..." (Kinh Coran, Suret Al-Rahman). Con ngời nhận ra họ có khả năng phát minh ra các công cụ ngay từ khi họ mới đợc tạo ra. Phần lớn các sáng tạo của con ngời đều dựa trên ham muốn tìm hiểu trong lĩnh vực vật lý. Bằng tất cả các khám phá, con ng ời lại quay trở về để tìm hiểu chính bản thân mình. Cùng với sự ra đời của phần mềm, tự động hoá, phỏng sinh học ta đã có thể mô phỏng một số chức năng của con ngời qua các phần cứng và phần mềm mô phỏng. Giống nh khi bắt đầu, hệ thống thần kinh nhân tạo vẫn cha mô phỏng đợc dạng thức con ngời; tuy nhiên, các cấu trúc này có rất nhiều ứng dụng hữu ích. Một trong những ứng dụng sẽ trình bày ở phần dới đây là phân lớp màu sắc. Trong chơng này chúng ta sẽ xem xét một loạt các mô hình thần kinh nhân tạo, cách thức nhận thức của chúng, và hiệu quả trong phân lớp màu.

58

Ứng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động Vinaphone (tt)

Ứng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động VinaphoneỨng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu cho phân loại thuê bao di động Vinaphone

25

Tóm tắt luận văn thậc sĩ Kỹ thuật phần mềm: Ứng dụng mô hình Maximum Entropy trong phân lớp quan điểm cho dữ liệu văn bản

Luận văn tập trung vào tìm hiểu các mô hình học máy có giám sát phổ biến, được ứng dụng trong bài toán phân lớp quan điểm người dùng cho dữ liệu văn bản thu được từ các kênh truyền thông xã hội. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

27

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẬC SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MAXIMUM ENTROPY TRONG PHÂN LỚP QUAN ĐIỂM CHO DỮ LIỆU VĂN BẢN

Luận văn tập trung vào tìm hiểu các mô hình học máy có giám sát phổ biến, được ứng dụng trong bài toán phân lớp quan điểm người dùng cho dữ liệu văn bản thu được từ các kênh truyền thông xã hội. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

27

ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN LỚP CHO PHÁT HIỆN XÂM NHẬP (TT)

Máy tính sử dụng cho quá trình chạy mô hình đánh giá có bộ xử lý Intel core i3, tần số 2.2GHz 2.2 GHz, 4.0 GB ram. Bộ công cụ weka phiên bản 3.8. Dữ liệu đầu vào cho thực nghiệm là tập KDDtrain+.arff chứa 125973 bản ghi, số thuộc tính 42 (cả nhãn). Các thuật toán được áp dụng là cây quyết định, svm, mạng neural nhân tạo.

20

Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Nhận dạng hành vi người dùng từ dữ liệu của cảm biến của điện thoại thông minh

Đề tài thực hiện nghiên cứu các thuật toán giúp phân lớp gán nhãn các hoạt động người dùng dựa vào dữ liệu cảm biến trên điện thoại thông minh, xây dựng sản phẩm phân tích hành vi người sử dụng trên điện thoại thông minh, đánh giá chất lượng mô hình xây dựng được.

21

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu cải tiến phân lớp đa nhãn văn bản và ứng dụng

Luận án tập trung vào chủ đề nghiên cứu phân lớp đa nhãn, tiếp nối những nghiên cứu trước đó về bài toán phân lớp đa nhãn, các phương pháp biểu diễn dữ liệu, lựa chọn đặc trưng và tiếp tục giải quyết những vấn đề còn tồn tại liên quan đến bài toán phân lớp đa nhãn. Luận án tập trung nghiên cứu về phân lớp đa nhãn và ứng dụng vào phân lớp văn bản tiếng Việt.

27

MVC FRAMEWORK

TRANG 1 MVC FRAMEWORK TRANG 2 _JavaServer Pages Standard Tag Library_ 2 NỘI DUNG NỘI DUNG  Phân lớp ứng dụng  Tổng quan về MVC  Kiến trúc ứng dụng Web  Mô hình ứng dụng TRANG 3 PHÂN [r]

29

XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN TÁN CHO PHÂN LỚP KHỐI LƯỢNG LỚN VĂN BẢN THEO CHỦ ĐỀ

Bài viết nghiên cứu và chọn một phương pháp tiếp cận truyền thống theo phương pháp SVM để từ đó đề xuất mô hình nhằm giải quyết nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu lớn hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết để nắm chi tiết hơn nội dung.

7

CHƯƠNG 5 2 TÁC DỤNG ĐỊA CHẤT DO GIÓ

TRANG 12 Cấu tạo xiên chéo cross bedded- oblique lamination Khác hướng Cùng hướng TRANG 13 Phân lớp xiên chéo Phân lớp xiên chéo Phân lớp xiên chéo Phân lớp xiên chéo TRANG 14 CỒN CÁT KI[r]

21

Tra cứu ảnh theo nội dung sử dụng tập Pareto và mô hình học thống kê CART

Bài viết trình bày một số nghiên cứu liên quan sử dụng phương pháp tối ưu Pareto và kỹ thuật máy học, đề xuất phương pháp giảm không gian mẫu của tập độ đo khoảng cách dựa vào tiếp cận tập Pareto và mô hình cây hồi quy phân lớp.

13

TRA CỨU ẢNH THEO NỘI DUNG SỬ DỤNG TẬP PARETO VÀ MÔ HÌNH HỌC THỐNG KÊ CART

Bài viết trình bày một số nghiên cứu liên quan sử dụng phương pháp tối ưu Pareto và kỹ thuật máy học, đề xuất phương pháp giảm không gian mẫu của tập độ đo khoảng cách dựa vào tiếp cận tập Pareto và mô hình cây hồi quy phân lớp.

13

Mô hình kết hợp giữa học máy và giải thuật di truyền trong phát hiện mã độc

Bài viết đề xuất một phương pháp phân lớp mã độc hiệu quả dựa trên sự kết hợp giữa kĩ thuật phân lớp dữ liệu với giải thuật di truyền. Quá trình thực nghiệm và phân tích trên cùng một tập dữ liệu huấn luyện đã chỉ ra rằng phương pháp đã đề xuất cho kết quả phân lớp chính xác hơn phương pháp phân lớp khi chưa kết hợp với giải thuật di truyền.

7

BÀI GIẢNG XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN: PHÂN LỚP VĂN BẢN TIẾNG VIỆT THEO HƯỚNG TIẾP CẬN LEXICAL CHAIN - LÊ THANH HƯƠNG

Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân lớp văn bản tiếng Việt theo hướng tiếp cận lexical chain trình bày tổng quan về bài toán tổng quan về bài toán phân lớp văn bản, tiếp cận bài toán phân lớp tiếp cận bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt theo hướng lexical chain. Mời các bạn cùng tham khảo.

4

PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU

Một số nghiên cứu thường được chia lớp trong quần thể mục tiêu gồm: − Phân lớp quần thể mục tiêu là các thành phố, tỉnh, huyện; − phân lớp theo vùng sinh thái khác nhau; − phân lớp quần [r]

22

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY SẢN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI GIẢNG CẤU TRÚC MÁY PPS

TRANG 12  Mô hình phân lớp của hệ thống CÁC TRÌNH ỨNG CÁC TRÌNH ỨNG DỤNG DỤNG CÁC PHẦN MỀM TRUNG GIAN CÁC PHẦN MỀM TRUNG GIAN HỆ ĐIỀU HÀNH HỆ ĐIỀU HÀNH PHẦN CỨNG MÁY TÍNH PHẦN CỨNG MÁY [r]

245

Một phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên mạng nơron tích chập

Tóm tắt: Các nghiên cứu về phương pháp xử lý ảnh và nhận dạng khuôn mặt được quan tâm của nhiều tác giả, trong đó, các mô hình dựa trên công nghệ mạng nơron học sâu (hay còn gọi là mạng nơron tích chập, CNN) được đề cập trong nhiều bài báo và cho kết quả tốt. Hơn nữa, mô hình này đã đem lại những ứng dụng thành công trong thực tiễn như trong ứng dụng phát hiện và nhận dạng khuôn mặt trên ảnh của người dùng Facebook với công nghệ DeepFace. Bài báo này đề xuất một thiết kế mô hình mạng nơron CNN với độ phức tạp vừa phải nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và hiệu quả phân lớp. Các thử nghiệm đánh giá mô hình trên hai tập dữ liệu khá thông dụng là AT&T và Yale đã cho những kết quả khả quan và tiềm năng ứng dụng.

20

ĐỀ TÀI “BÀI TOÁN PHÂN LỚP VĂN BẢN VÀ ÁP DỤNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG” PPT

Trong việc test lại mô hình, sử dụng các độ đo để đánh giá chất lượng của tập phân lớp, đó là độ hồi tưởng, độ chính xác, độ đo F1… Tồn tại nhiều phương pháp phân lớp dữ liệu để giải quy[r]

55

Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Sử dụng mô hình phân lớp để dự đoán mật độ giao thông

Tác giả đã thực hiện việc nghiên cứu các thuật toán phân lớp một cách triệt để và tiến hành thực nghiệm hệ thống trên các dữ liệu đã thu thập được. Hệ thống dựa vào các thông tin và số liệu phân tích được sử dụng các mô hình phân lớp như SVM, Decision Tree, Bayer và Neural Network, sau đó trả về cho người dùng kết quả mật độ giao thông tại một vị trí xác định trong một khoảng thời gian xác định. Mời các bạn cùng tìm hiểu về tính năng ứng dụng mô hình phân lớp để dự đoán mật độ giao thông.

24

Tiểu luận khai phá dữ liệu: Sử dụng weka để phân lớp trên dataset Billionaires92

Lý thuyết về phân lớp: Trong lĩnh vực máy học (machine Learning) và nhận dạng (pattern recognition), bài toán phân lớp (classification) đề cập đến các thuật toán (algorithms) nhằm xác định lớp (class) của đối tượng đã cho sẽ thuộc về lớp nào trong các lớp đã cho trước (Given Categories). Một điều cần chú ý là khác với bài toán phân cụm (clustering), dữ liệu dùng để xây dựng mô hình (Training Data) trong bài toán phân lớp phải được xác định lớp trước (pre-Labeled).Một thuật toán thực hiện việc phân lớp được gọi là bộ phân lớp (classifier). Hình sau mô tả qui trình xây dựng mô hình phân lớp các đối tượng. 2.Quy trình Train và Test một classifier: - Dữ liệu để xây dựng mô hình: dữ liệu gốc (original dataset), dữ liệu này phải có thuộc tính phân lớp gọi là categorical attribute- Dữ liệu gốc sẽ được chia thành 2 phần là Training Set (để xây dựng model) và Testing Set (để kiểm định Model)- Cuối cùng là tính toán lỗi để đánh giá Model Cross Validation (CV) trong Training and Testing Phase Đây là kỹ thuật chủ yếu được sử dụng trong xây dựng predictive Model. Trong đó dữ liệu gốc sẽ được chia thành n phần bằng nhau (n-fold), và quá trình Train/Test Model thực hiện lặp lại n lần. Tại mỗi lần Train/Test Model, 1 phần dữ liệu dùng để Test và (n-1) phần còn lại dùng để Train.

20

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH PHÂN LỚP CÂU HỎI VÀ ỨNG DỤNG (TÓM TẮT)

MỞ ĐẦU Sự phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ đặc biệt là công nghệ mạng đã thúc đẩy nhu cầu trao đổi, chia sẻ dữ liệu của mọi người, đưa Internet trở thành một kho dữ liệu khổng lồ. Những tri thức trong kho dữ liệu này lại cung cấp cơ sở để giải đáp các vấn đề, thắc mắc hàng ngày của con người. Với mục đích phục vụ nhiều hơn nhu cầu của con người, các hệ thống hỏi đáp tự động đã ra đời. Kiến trúc bên trong của một hệ thống hỏi đáp rất phức tạp. Những câu hỏi của người dùng sẽ được hệ thống phân tích, xử lý. Dựa vào thông tin đã được phân tích, hệ thống hỏi đáp tìm kiếm những câu trả lời tiềm năng. Cuối cùng, hệ thống trả về cho người dùng một kết quả ngắn gọn, súc tích và chính xác nhất. Để có thể tìm kiếm những câu trả lời tiềm năng thì ở giai đoạn xử lý câu hỏi, hệ thống phải phân lớp chính xác được câu hỏi. Khi đó, không gian tìm kiếm câu trả lời được giới hạn và rõ ràng hơn. Vì vậy, trong giai đoạn xử lý câu hỏi của hệ thống hỏi đáp, phân lớp câu hỏi là một nhiệm vụ rất quan trọng.

23

BÀI GIẢNG CẤU TRÚC MÁY TÍNH (COMPUTER STRUCTURE)

TRANG 12  Mô hình phân lớp của hệ thống CÁC TRÌNH ỨNG CÁC TRÌNH ỨNG DỤNG DỤNG CÁC PHẦN MỀM TRUNG GIAN CÁC PHẦN MỀM TRUNG GIAN HỆ ĐIỀU HÀNH HỆ ĐIỀU HÀNH PHẦN CỨNG MÁY TÍNH PHẦN CỨNG MÁY [r]

245

GIAO THỨC DỰ PHÒNG HSRP VÀ MÔ HÌNH MẠNG PHÂN LỚP

Thời đại bùng nổ công nghệ thông tin, các phương tiện thông tin đại chúng ngày càng phát triển, trong đó phát triển mạnh mẽ nhất phải kể đến Internet. Với những ưu thế vượt trội, Internet từ khi ra đời đến nay luôn đóng một vai trò quan trọng trong đời sống xã hội, nó tác động đến mọi mặt, mọi lĩnh vực trong đời sống. Bất kì một lĩnh vực nào cũng đều sử dụng đến Internet. Nhờ có Internet mà xã hội phát triển nhanh hơn, mạnh hơn. Xã hội càng phát triển thì vai trò của Internet càng được thể hiện rõ hơn. Trong xã hội thông tin như hiện nay, con người không thể làm việc nếu như không thể làm việc thiếu Internet và cũng không thể sống nếu không có nó. Do vậy, hệ thống mạng đòi hỏi luôn luôn hoạt động và có tính sẵn sàng cao nhằm đảm bảo việc kết nối thông suốt cho việc truyền thông trong và ngoài tổ chức. Để đáp ứng nhu cầu nêu trên thì cần có High Availability (HA), HA cung cấp cơ chế dự phòng trong hạ tầng mạng, đảm bảo các host luôn truy cập được đến các server quan trọng trong mạng hoặc Internet ở bất cứ thời điểm nào. Hầu hết các hạ tầng mạng doanh nghiệp hiện nay đều được triển khai tính năng HA. Một trong những giải pháp được đưa ra là sử dụng hệ thống mạng phân cấp và giao thức dự phòng HSRP. HSRP là một chuẩn của Cisco nhằm cung cấp tính sẵn sàng làm việc cao của hệ thống mạng bằng cách đưa ra sự dự phòng cho các host trên một mạng LAN đã được cấu hình với một địa chỉ IP default gateway. Ðể làm rõ giải pháp trên, bài báo cáo sẽ trình bày về thiết kế mạng phân lớp theo công nghệ của Cisco và giao thức dự phòng HSRP, sau đó áp dụng lý thuyết vào thực tiễn thông qua bài Lab mô phỏng. Cấu trúc bài báo cáo được tổ chức như sau: Chương 1: Mô hình mạng phân lớp Chương 2: Giao thức dự phòng HSRP Chương 3: Mô phỏng mô hình mạng phân lớp sử dụng giao thức HSRP

27

Tiểu luận khai phá dữ liệu: SỬ DỤNG PHẦN MỀM WEKA XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN LỚP VỚI WINE DATASET

Đối với dataset wine thì có 3 class tương ứng với 3 giống nho, và được gọi là class1, class2, class3. 2. Qui trình Train và Test một classifier - Dữ liệu để xây dựng mô hình: dữ liệu gốc (original dataset), dữ liệu này phải có thuộc tính phân lớp gọi là categorical attribute

24

HỆ KIẾN NHÂN TẠO CHO PHÂN LỚP

Sự phân lớp được thực hiện theo quy tắc sau: mỗi đối tượng trong k các đối tượng được tìm thấy ở trên mang một nhãn lớp (vì là học có giám sát) và sẽ được “bỏ phiếu”. Lá phiếu này chính là nhãn lớp của chúng. Đếm số “phiếu” được bỏ, ta sẽ tìm được nhãn được bỏ phiếu nhiều nhất, nhãn lớp của O sau đó sẽ được gán nhãn này. Đây là cách gán nhãn dựa trên xác suất và sự gần về mặt dữ liệu. Việc chọn đặc trưng số để biểu diễn đặc điểm của dữ liệu dưới dạng vector dữ liệu có ảnh hưởng lớn đến chất lượng của thuật toán phân lớp. Các đặc trưng được chọn phải tạo ra sự phân bố đủ tốt để giảm thiểu tối đa nhiễu, việc chọn đặc trưng cũng phụ thuộc nhiều vào đặc điểm của từng bài toán.

55

Trong cả ba phương pháp trích đặc trưng chúng tôi đề xuất, n có giá trị khá lớn nên chỉ cần mô hình SVM tuyến tính là có thể phân lớp được dữ liệu.. Với mô hình thứ i, ta xem một lớp[r]

8