... u Hypertext HyperText lo i d li u ph bi n hi n nay, lo i d li u có nhu c u tìm ki m phân l p r t l n -102.2 Phân l p b ng phương pháp quy n p quy t ñ nh 2.2.1 Khái ni m quy t ñ nh C y quy t ... nơron, Naive Bayes 1.2.2 Phân c m Phân c m k thu t KPDL tương t phân lo i d li u Tuy nhiên, s phân nhóm d li u q trình h c khơng đư c giám sát 1.2.3 Lu t k t h p 1.2.4 H i quy 1.2.5 Phân tích chu ... quy t c hi u ñư c, kh th c thi nh ng lĩnh v c hư ng quy t c, d dàng tính tốn phân l p,… 2.2.2.2 Đi m y u c a quy t ñ nh D x y l i có nhi u l p, Chi phí tính tốn đ t ñ ñào t o 2.2.3 X y d ng quy...
... u Hypertext HyperText lo i d li u ph bi n hi n nay, lo i d li u có nhu c u tìm ki m phân l p r t l n -102.2 Phân l p b ng phương pháp quy n p quy t ñ nh 2.2.1 Khái ni m quy t ñ nh C y quy t ... nơron, Naive Bayes 1.2.2 Phân c m Phân c m k thu t KPDL tương t phân lo i d li u Tuy nhiên, s phân nhóm d li u q trình h c khơng đư c giám sát 1.2.3 Lu t k t h p 1.2.4 H i quy 1.2.5 Phân tích chu ... quy t c hi u ñư c, kh th c thi nh ng lĩnh v c hư ng quy t c, d dàng tính tốn phân l p,… 2.2.2.2 Đi m y u c a quy t ñ nh D x y l i có nhi u l p, Chi phí tính tốn đ t ñ ñào t o 2.2.3 X y d ng quy...
... 1.3.4.2 Kỹ thuật khai phá liệudự ñoán Mục tiêu phương pháp phânlớpliệudự đốn nhãn lớp cho mẫu liệu Không giống phân cụm liệu, phânlớpliệuhọc ví dụ, phân cụm liệu coi cách học quan sát Footer ... toán phânlớpPhânlớpliệu gồm hai bước xử lý chính: Bước 1: Học, mục đích bước x ydựng mơ hình xác định tập lớpliệu Bước : Kiểm tra ñánh giá, bước sử dụng mơ hình phânlớp x ydựng bước vào việc ... CHƯƠNG GIẢI PHÁP PHÂNLỚPDỮLIỆUTRONG QUẢN LÝ KHÁCH HÀNG TRÊN MẠNG 2.1 Bài toán phânlớpliệu 2.1.1 Giới thiệu Phânlớp tiến trình xử lý nhằm xếp mẫu liệu hay ñối tượng vào lớp định nghĩa trước...
... Giới thiệu phânlớpPhânlớpliệu kĩ thuật dựa tập huấn luyện giá trị hay nhãn lớp thuộc tính phânlớp sử dụngviệcphânlớpliệuPhânlớp tiên đoán loại lớp nhãn Bên cạnh kĩ thuật phânlớp có ... định phânlớpliệu Data mining (khai phá liệu) Trong phạm vi thu hoạch n y, em xin trình b yphần nhỏ chủ đề Data mining phânlớp liệu, dựđoán kiện dựa vào lý thuyết Bayes Lý thuyết nói việc ... tri thức ứngdụngPhânlớp Bayes 2.1 Giới thiệu thuật tốnNạve Bayes Trong lĩnh vực Data Mining, Bayes Theorem (hay Bayes’ Rule) kỹ thuật phânlớp dựa vàoviệc tính xác suất có điều kiện Bayes’ Ruleđược...
... trính tìm kiếm để phân cụm liệu, mẫu liệu từ tập Cơ sở liệu lớn Phân cụm liệu phương pháp học không giám sát Phân cụm liệu kỹ thuật để khai thác liệu có hiệu Phân cụm liệuứngdụng nhiều lĩnh vực ... nghĩa trước mẫu liệu huấn luyện Vì thế, coi phân cụm liệu cách học quan sát, phânlớpliệuhọc ví dụ Ngồi phân cụm liệu sử dụng bước tiền xử lí cho thuật tốn khai phá liệu khác phân loại mô tả ... vào ứngdụng thực tiễn Sau số lĩnh vực ứngdụng thực tế điển hình khai phá liệu : - Phân tích liệu hỗ trợ định - Phânlớp văn bản, tóm tắt văn bản, phânlớp trang Web phân cụm ảnh màu - Chuẩn đoán...
... trính tìm kiếm để phân cụm liệu, mẫu liệu từ tập Cơ sở liệu lớn Phân cụm liệu phương pháp học không giám sát Phân cụm liệu kỹ thuật để khai thác liệu có hiệu Phân cụm liệuứngdụng nhiều lĩnh vực ... nghĩa trước mẫu liệu huấn luyện Vì thế, coi phân cụm liệu cách học quan sát, phânlớpliệuhọc ví dụ Ngồi phân cụm liệu sử dụng bước tiền xử lí cho thuật tốn khai phá liệu khác phân loại mô tả ... vào ứngdụng thực tiễn Sau số lĩnh vực ứngdụng thực tế điển hình khai phá liệu : - Phân tích liệu hỗ trợ định - Phânlớp văn bản, tóm tắt văn bản, phânlớp trang Web phân cụm ảnh màu - Chuẩn đoán...
... tốn điển hình phân cụm liệu Chương 3: Ứngdụng thuật toán k-means để thử nghiệm phân cụm liệu điểm học sinh 2 CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮLIỆU VÀ PHÂN CỤM DỮLIỆU 1.1 Khai phá liệu 1.1.1 ... toán Dữliệu vào (Input): Dữliệu thu thập từ ĐTB, điểm tổng kết cuối học kì, cuối năm họchọc sinh Dữliệu (Output): Các cụm học sinh phân nhóm theo kết ĐTB hay số môn, phân cụm theo ĐTB học ... với kết phân cụm liệu điểm học kì kết phân cụm học sinh năm học trước (năm 2011) cho th y ổn định tiến việchọc tập học sinh 3.3.2 Phân cụm theo ĐTB môn học Với chức Phân cụm theo ĐTB mơn học, ta...
... ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ ANH ĐÀO ỨNGDỤNG PHANTOM ĐỂ TÍNH LIỀUTRONGYHỌC HẠT NHÂN Chuyên ngành: VẬT LÝ NGUYÊN TỬ, HẠT NHÂN & NLC Mã số: 60.44.50 LUẬN VĂN THẠC SĨ VẬT LÝ NGUYÊN ... 0T 0T 1.1 NGUYÊN TẮC CỦA VIỆC ĐIỀU TRỊ BẰNG ĐỒNG VỊ PHÓNG XẠ TRONGYHỌC HẠT 0T NHÂN [1,2] T 1.2 LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN ĐIỀU TRỊ BẰNG ĐỒNG VỊ PHÓNG XẠ TRONGYHỌC HẠT NHÂN 0T ... Sĩ Nguyễn Đông Sơn, phân viện Y Sinh thành phố, giảng viên môn YHọc Hạt Nhân người trực tiếp hướng dẫn tạo điều kiện thuận lợi cho suốt thời gian nghiên cứu vừa qua Tôi xin cảm ơn th y cô Bộ...
... PHÓNG XẠ TRONGYHỌC HẠT NHÂN [1,2] Yhọc hạt nhân (YHHN) chuyên khoa đặc biệt sử dụng chất phóng xạ có u cầu an tồn cao, khơng g y đau cơng nghệ tiên tiến để x ydựng hình ảnh thể để chẩnđoán để ... học có tính hệ thống phát triển việc áp dụng phương pháp khoa học vào ứngdụng lâm sàng sở điều trị Yhọc hạt nhân giới hạn chế Đặc biệt Việt Nam việc x ydựngứngdụng phantom vào điều trị đồng ... thay đổi số nguyên tử xuyên qua vùng mơ ảnh hưởng tới phân bố liều từ photon lượng thấp Trong trường hợp phương pháp dịch chuyển Monte Carlo trực tiếp cần sử dụngỨngdụng kỹ thuật mô vận chuyển...
... phút Sv: Nguyễn Thu Hà Lớp: CT1002 Ứngdụng khai phá liệuphân tích liệu gọi điện thoại CHƢƠNG 2: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ VÀ MỘT SỐ THUẬT TOÁN ỨNGDỤNGTRONG KHAI PHÁ DỮLIỆU 2.1 Lý thuyết thống kê ... hệ điều hành khác Các file liệu SYTAT Hình 5: Mở file liệuDữliệu lưu dạng ghi Hình 6: Dữliệu SPSS Sv: Nguyễn Thu Hà Lớp: CT1002 26 Ứngdụng khai phá liệuphân tích liệu gọi điện thoại 3.2 Kết ... [5][9]: Phânlớpdựđoán (Classification & prediction): xếp đối tượng vào lớp biết trước Ví dụ: phânlớp loại cước loại dịch vụ dựa số m y bị gọi gọi, phânlớp khu vực dựa số m y chủ gọi, phân lớp...
... hu n luy n, v i m t nhãn phân l p cho m i m u d li u • Đ u ra: Mơ hình quy t đ nh d a t p hu n luy n nh ng nhãn phân l p 2.2.2 Quá trình phân l p 2.2.3 Phân l p b ng phương pháp quy n p quy t ñ ... Tính ch t 2: N u X ∪ Y → Z X → Z Y → Z chưa ch c x y chúng ph thu c vào đ tin c y m i trư ng h p Tính ch t 3: N u X → YY → Z X → Z chưa ch c x y chúng ph thu c vào đ tin c y Tính ch t 4: -9N u ... c 2.2.3.3 S d ng quy t ñ nh Ki m tra giá tr thu c tính c a t ng nút b t ñ u t nút g c c a quy t ñ nh suy lu t tương ng * Thu t toán quy n p quy t ñ nh: C y ñư c x y d ng ñ quy t xu ng dư i th...
... n y, xem xét áp dụng thuật toán PCDL (Phân cụm liệu) sử dụng mạng Kohonen liệu mờ liệu đánh giá ô tô đƣợc l y kho liệu chuẩn chuyên dùng cho học m yTrong phạm vi đề tài, phầnứngdụng mang tính ... xác suất Xem thêm phân tích khái niệm hình thức (formal concept analysis) 17 1.2.4 Học nửa giám sát Trong khoa học m y tính, học nửa giám sát lớp kỹ thuật học m y, sử dụngliệu gán nhãn chƣa ... Nguyễn Duy Hiếu, (Báo cáo khoa học) Tính tốn mờ mạng Kohonen, ứngdụngphân cụm liệu sinh viên trường ĐH T y Bắc [5] Huỳnh Thị Kim Ngân, Sử dụng mạng Kohonen để phân cụm số sở liệu trƣờng học, Quang...
... th y Khơng giống phânlớp liệu, phân cụm liệu khơng đòi hỏi phải định nghĩa trước mẫu liệu huấn luyện Do đó, coi phân cụm liệu cách học quan sát, phânlớpliệuhọc ví dụ Mặt khác, phân cụm liệu ... chung lớpliệu mục tiêu Phân biệt liệu so sánh lớpliệu mục tiêu với lớpliệu đối chiếu khác Lớpliệu mục tiêu lớp đối chiếu người dùng tương ứng với đối tượng liệu nhận nhờ truy vấn - Phânlớp ... TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮLIỆU VÀ KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮLIỆUTRONG KHAI PHÁ DỮLIỆU DATAMINING 1.1 Khai phá liệu phát tri thức 1.1.1 Khai phá liệu Sự phát triển công nghệ thông tin việcứngdụng công...
... PHÁ DỮLIỆU BẰNG PHÂNLỚPDỮLIỆU Khái niệm phânlớp 2.2.1 Phânlớpliệu kỹ thuật dựa tập huấn luyện ñể phânlớpliệu • Mục đích: Gán mẫu vào lớp với độ xác cao ñể dự ñoán nhãn phânlớp cho liệu ... liệu luật kết hợp phân lớp, với khối lượng liệu dân cư tương ñối lớn nên ứngdụng khai phá liệu phương pháp phânlớpliệu chiếm ưu hơn, dùng phương pháp phânlớpliệu ñể phânlớpdự đốn Kết đạt ... vào: Một tập mẫu liệu huấn luyện, với nhãn phânlớp cho mẫu liệu • Đầu ra: Mơ hình ñịnh dựa tập huấn luyện nhãn phânlớp 2.2.2 Quá trình phânlớp 2.2.3 Phânlớp phương pháp quy nạp ñịnh 2.2.3.1...
... thuộc cụm khác Không giống phânlớp liệu, 13 phân cụm liệu khơng đòi hỏi phải định nghĩa trước mẫu liệu huấn luyện coi phân cụm liệu cách học quan sát phânlớpliệuhọc ví dụ Với phương pháp biết ... xác định sinh viên thuộc có nguy thơi học khơng thơi học, hay dựđoánbệnh dựa vào triệu trứng lâm sàng người bệnh Quá trình phânlớpliệu thường gồm bước: huấn luyện mơ hình, kiểm thử mơ hình ... đánh giá mơ hình Dữliệu gốc chia thành phần tập liệu huấn luyên để x ydựng mơ hình tập liệu kiểm thử để kiểm định mơ hình tương ứng với hai bước Trong kỹ thuật phânlớp sử dụng phương pháp...
... } gọi phânlớp 1.2 Phân loại toán phânlớp văn T y vào ràng buộc khác để phân loại toán phânlớp văn Nhìn chung phân biệt toán phânlớp theo hai cách sau: - Phânlớp văn nhị phân / đa lớp: Bài ... thường gồm hai bước: x ydựng mơ hình (tạo phân lớp) sử dụng mơ hình để phânlớpliệu Các công cụ phânlớp x ydựng dựa thuật toán phânlớp qua bước học quy nạp Trong bước học, hệ ‐ 6 ... với liệu có số chiều lớn vector biểu diễn văn Về mặt lý thuyết, thuật toán phânlớp nhị phân sử dụng cho tốn phânlớp đa lớp cách chuyển toán đa lớp thành toán nhị phân Tuy nhiên, toán phân lớp...
... toán học 1.4 Sử dụng CNTT DH toán Trongphần chúng tơi trình b y quan điểm việcứngdụng CNTT DH Tốn Việt Nam Phân tích vai trò CNTT d yhọc toán đề cập đến tác động CNTT d yhọc thông qua việcphân ... pháp d yhọc hình học trường trung học phổ thông Nhà xuất Đại học Sư Phạm, 2007 13 Đào Tam, Nguyễn Chiến Thắng Sử dụng Cabri 3D d yhọc hình học khơng gian nhằm phát huy tính tích cực học tập học ... Một số ví dụ d yhọc định lí sử dụng Cabri 3D Trongphần luận văn đưa tám ví dụ cụ thể ứngdụng Cabri 3D d yhọc định lí HHKG với phân tích chứng tỏ ưu điểm cách d y so với cách d y thông thường...