1 1 quá trình khai phá dữ liệu

Quá trình khai phá dữ liệu

Quá trình khai phá dữ liệu

Ngày tải lên : 06/07/2013, 01:26
... thống khai phá liệu DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ 3.Lợi ích khai phá liệu? Cung cấp hỗ trợ đònh Dự báo Khái quát liệu DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHẦN 1: ... PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU sau: PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ Trong phần cần nắm rõ vấn đề Động việc khai phá liệu? Khai phá liệu gì? Khai phá ... KHAI PHÁ DỮ Đánh giá mẫu Khai phá liệu Dữ thích hợp Kho liệu Làm liệu liệu Lự a chọn Tích hợp liệu Cơ sở liệu Hình 2: QUÁ TRÌNH PHÁT HIỆN TRI THỨC DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ T ri thức LIỆU PHẦN 1: ...
  • 32
  • 903
  • 7
Nghiên cứu xây dựng một số giải pháp đảm bảo an toàn thông tin trong quá trình khai phá dữ liệu

Nghiên cứu xây dựng một số giải pháp đảm bảo an toàn thông tin trong quá trình khai phá dữ liệu

Ngày tải lên : 04/12/2013, 13:56
... encryptions as its input (1) (1) (b1 , b′ ) = (R1 (R2 )−x1 g (x1 +p2 )y1 , g y1 ) (b2 , b′ ) = (R3 g (y1 +q2 )x1 , g x1 ) (1) and computes ′ (1) K1 ′ (1) K2 = = ∑ b1 Y1 i∈I b2 X1 i∈I ∑ This finishes ... +pi i =1 n ∏ ∑n i =1 ui vi i =1 = = = g g g n ∏ X yi +qi ∑n i =1 ∑n i =1 ui vi (g ∑n j =1 (xj +pj ) ∑n j =1 (yj +qj ) i =1 (g ∑n ∑n g g i =1 ∑n i =1 )(yi +qi ) )(xi +pi ) j =1 (xj +pj )(yi +qi ) ∑n j =1 (yj ... the closest power of to x, then, x = x1 + x2 = 2n (1 + ϵ) where 1/ 2 ≤ ϵ ≤ 1/ 2 Thus, = ln (2n (1 + ϵ)) = ln (x) ln 2n + ln (1 + ϵ) ∞ ∑ ( 1) i 1 ϵi n ln + i i =1 = = ln 2n + T (ϵ) The protocol consists...
  • 130
  • 953
  • 1
Nghiên cứu xây dựng một số giải pháp đảm bảo an toàn thông tin trong quá trình khai phá dữ liệu bản tóm tắt tiếng anh

Nghiên cứu xây dựng một số giải pháp đảm bảo an toàn thông tin trong quá trình khai phá dữ liệu bản tóm tắt tiếng anh

Ngày tải lên : 23/08/2014, 08:08
... computes zijl (t +1) (t +1) and πi (t +1) by using Protocol 5 .1 by using Protocol 5 .1 11: end for t=t +1 12: The parties jointly compute δ = |log(L(ψ (t +1) ) − log(L(ψ (t) )| 10 : 13 : end while Figure ... i 1 i 1 ′ ′ 4: Each Pi (1 < i ≤ n) computes ri = rii + j =1 rij mod M and ki = kii + j =1 kij mod M ′ ′ Next it sends ri and ki to P1 n n ′ ′ 5: P1 computes r = r 11 + i=2 ri mod M and k = k 11 ... cryptosystem without group manager Network Protocols and Algorithms, 1( 1) :10 8– 12 1 [Shamir, 19 79] Shamir, A (19 79) 22 (11 ): 612 – 613 How to share a secret Commun ACM, [Vaidya and Clifton, 2002] Vaidya,...
  • 28
  • 605
  • 1
tóm tắt luận án  nghiên cứu xây dựng một số giải pháp đảm bảo an toàn thông tin trong quá trình khai phá dữ liệu

tóm tắt luận án nghiên cứu xây dựng một số giải pháp đảm bảo an toàn thông tin trong quá trình khai phá dữ liệu

Ngày tải lên : 23/08/2014, 08:08
... tham số Σi , µi πi Các tham số trình bày dạng 17 (t +1) (t +1) (t +1) = n Bil / n Cil ; πi = n Ail / n Cil ; Σi µi = n Cil / n ml l =1 l =1 l =1 l =1 l =1 l =1 Các công thức trình bày dạng chung A/B mà ... THIỆU 1. 1 Tổng quan khai phá liệu có đảm bảo tính riêng tư Hiện nay, khai phá liệu (KPDL) đóng vai trò quan trọng nhiều lĩnh vực, cung cấp cho công cụ hiệu để khai phá tri thức hữu dụng từ sở liệu ... i 1 i 1 ′ ′ 4: Each Pi (1 < i ≤ n) computes ri = rii + j =1 rij mod M and ki = kii + j =1 kij mod M ′ ′ Next it sends ri and ki to P1 n n ′ ′ 5: P1 computes r = r 11 + i=2 ri mod M and k = k11...
  • 28
  • 816
  • 0
Nghiên cứu cách thể hiện Data Mining sử dụng lý thuyết tập thô, tìm hiểu luật kết hợp trong khai thác dữ liệu, demo quá trình khai phá dữ liệu sử dụng thuật toán Apriori

Nghiên cứu cách thể hiện Data Mining sử dụng lý thuyết tập thô, tìm hiểu luật kết hợp trong khai thác dữ liệu, demo quá trình khai phá dữ liệu sử dụng thuật toán Apriori

Ngày tải lên : 15/06/2015, 22:08
... phép ta khai thác tri thức hữu dụng từ CSDL (lớn) gọi kỹ thuật khai phá liệu (DM – Data Mining) Khai phá luật kết hợp nội dung quan trọng khai phá liệu Kỹ thuật khám phá tri thức khai phá liệu nghiên ... (Evaluation/Interpretation) Trong trình làm sạch, sai sót rõ ràng liệu điều chỉnh Trong trình mã hóa, liệu mã hóa sử dụng thuật toán khai phá liệu Trong trình khai phá liệu, suy luận thực tế diễn Trong trình báo cáo, ... Cercone, 19 97; Pal Skowron, 19 99; Pawlak, 19 82; 19 91; Skowron Rauszer, 19 92), sử dụng giai đoạn khác trình khai phá trí thức, chọn lọc thuộc tính, khai thác thuộc tính, rút gọn tập liệu, sinh...
  • 22
  • 778
  • 2
giáo trình khai phá dữ liệu

giáo trình khai phá dữ liệu

Ngày tải lên : 01/07/2014, 12:28
... (1, 1, 1, 1, 0) vì: S1 = {i2} v(S1) = (1, 1, 1, 1, 0) S2 = {i3} v(S2) = (1, 1, 1, 1, 1) , vậy: v(S) = v(S1) ⊗ v(S2) = (1, 1, 1, 1, 0) SP(S) = SPV(v(S)) = 0.8 o1 o2 o3 o4 o5 i1 0 i2 1 1 i3 1 1 ... tập phổ biến? o1 o2 o3 i1 0 i2 1 i3 1 i4 1 16 Bài giảng Khai phá liệu o4 o5 1 1 - F1 = { {i1} , {i2} , {i3} , {i4} } vì: • {i1} , v({i1}) = (1, 0, 0, 1, 0) SP({i1}) = SPV(v({i1})) = 2/5 = 0.4 ... o1 i1 o1 i2 o1 i3 o2 i2 o2 i3 o2 i4 o3 i2 o3 i3 o3 i4 o4 i1 o4 i2 o4 i3 o5 i3 o5 i4 Bảng Một ví dụ bảng chi tiết hóa đơn o1 o2 o3 o4 i1 0 i2 1 1 i3 1 1 i4 1 11 Bài giảng Khai phá liệu o5 0 1...
  • 52
  • 4.8K
  • 77
giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt

giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt

Ngày tải lên : 29/08/2014, 14:16
... 3708 19 90 5275 19 51 2593 19 71 3785 19 91 5359 19 52 2635 19 72 3862 19 92 5443 19 53 2680 19 73 3938 19 93 5524 14 19 54 2728 19 74 4 014 19 94 5604 19 55 2779 19 75 4087 19 95 5685 19 56 2832 19 76 415 9 19 96 ... 19 57 2888 19 77 42 31 1997 5844 19 58 2945 19 78 4303 19 98 5923 19 59 2997 19 79 4378 19 99 60 01 1960 3039 19 80 4454 2000 6078 19 61 3080 19 81 4530 20 01 615 3 19 62 313 6 19 82 4 610 2002 6228 19 63 3206 19 83 ... quan khai phá liệu 2 .1 Khai phá liệu gì? 2.2 Phân loại hệ thống khai phá liệu 2.3 Những nhiệm vụ 2.4 Tích hợp hệ thống khai phá liệu với sở liệu kho 2.5 Các phương pháp khai phá liệu 2.6 Lợi khai...
  • 78
  • 1.5K
  • 7
Giáo trình khai phá dữ liệu

Giáo trình khai phá dữ liệu

Ngày tải lên : 22/10/2014, 13:50
... f:4 Item frequency head f c:3 b :1 c a b a:3 m p m:2 b :1 p:2 17 c :1 item cond pattern base fc:3 fca :1, f :1, c :1 fca:2, fcab :1 p m :1 f:3 a m p :1 c b b :1 fcam:2, cb :1 18 THU T TỐN FP-GROWTH (B2) THU ... {A1,A2,A3,A4,A5,A6} o o o u ={A1,A2,A3,A4,A5,A6} • T p rút g n ban B1= {A1,A3,A4,A5,A6} B2= {A1,A4,A5,A6} B3= {A1,A4, A6} u ={A1,A2,A3,A4,A5,A6} B1= {A1,A3,A4,A5,A6} B2= {A1,A4,A5,A6} B3= {A1,A4, ... MILK, CEREAL MILK, BREAD, CEREAL, EGGS MILK, BREAD, CEREAL TID B C D E 1 0 1 1 1 0 0 Bi n i CSDL v d ng nh phân A 1 0 1 0 1 1 0 1 0 ITEMS: A = milk B= bread C= cereal D= sugar E= eggs Simpo PDF Merge...
  • 141
  • 787
  • 7
Quy trình khai phá dữ liệu

Quy trình khai phá dữ liệu

Ngày tải lên : 13/02/2015, 20:45
... tác vụ khai thác liệu Chọn tác vụ khai thác liệu Quy trình khai phá liệu Chọn giải thuật KPDL Chọn giải thuật KPDL Tìm kiếm tri thức Tìm kiếm tri thức Đánh giá mẫu tìm Đánh giá mẫu tìm 10 Biểu ... cho q trình xử lý Quy trình khai phá liệu 4) Rút gọn chiều Một tập liệu có chiều lớn sinh lượng liệu khổng lồ giai đoạn giảm đáng kể hao tổn tài ngun q trình xử lý tri thức 5) Chọn tác vụ khai ... tìm 10 Biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức SSửdụng tri thức vừa khám phá dụng tri thức vừa khám phá Quy trình khai phá liệu 1) Nghiên cứu lĩnh vực - Nghiên cứu lĩnh vực cần sử dụng DM để xác định...
  • 15
  • 645
  • 8
Thuyết trình KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MINING Naïve Bayes and Bayesian belief networks

Thuyết trình KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MINING Naïve Bayes and Bayesian belief networks

Ngày tải lên : 09/02/2016, 13:14
... hợp liệu ẩn gọi giá trị thiếu không đầy đủ liệu Nếu biết trước cấu trúc liên kết mạng quan sát biến, việc huấn luyện mạng đơn giản Chúng trình bày phương pháp : Cho D tập huấn luyện tập liệu: 1 ... P(nóng|p) P(cao|p) P(không|p).P(p) = = 0. 010 582 9 9 14 P(X|n).P(n) = 2 P(mưa|n) P(nóng|n) P(cao|n) P(không|n).P(n) = 5 5 14 = 0. 018 286 Trang 11 Ta chọn xác suất cao để phân lớp mẫu X Do ... (D) 𝜕𝑤𝑖𝑗𝑘 (1. 2) nơi 𝑙 learning rate biểu diễn step size 𝜕ln𝑃𝑤 (D) 𝜕𝑤𝑖𝑗𝑘 tính từ phương trình (1. 1) Renormalize the weights: Bởi trọng 𝑤𝑖𝑗𝑘 giá trị xác suất, giá trị chúng phải nằm 0.0 1. 0, Σ𝑗 𝑤𝑖𝑗𝑘...
  • 15
  • 1.7K
  • 3
Tài liệu BÀI GiẢNG NHẬP MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU pdf

Tài liệu BÀI GiẢNG NHẬP MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU pdf

Ngày tải lên : 13/02/2014, 21:20
...   Phát gian lận phát mẫu bất thường (ngoại lai) Ứng dụng khác  Khai phá Text (nhóm mới, email, tài liệu) khai phá Web  Khai phá liệu dòng  Phân tích DNA liệu sinh học February 21, 2 014 35 ... thức ! February 21, 2 014 32 Hệ thống CSDL Hệ thống Khai phá liệu February 21, 2 014 33 KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ THÔNG MINH KINH DOANH Chiều tăng chất để Hỗ trợ định kinh doanh Tạo định Trình diễn DL Visualization ... LONDON, 18 / 01/ 2007  Nguồn: http://www.crisp-dm.org/Process/index.htm (13 /02/2 011 )   February 21, 2 014 24 Mô hình tích hợp DM-BI [WW08] Chu trình phát triển tri thức thông qua khai phá liệu Wang,...
  • 65
  • 2.3K
  • 3
BÀI GIẢNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB (PGS. TS. HÀ QUANG THỤY) - CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG docx

BÀI GIẢNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB (PGS. TS. HÀ QUANG THỤY) - CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG docx

Ngày tải lên : 14/03/2014, 20:20
... thiệu khai phá text Giới thiệu khai phá web Giới thiệu khai phá text       Khái niệm Sự cần thiết khai phá text Đặc trưng khai phá text Các toán khai phá text Một ví dụ toán khai phá text ... cứu khai phá Text Khái niệm  Tiếp cận khái niệm khai phá text  Khai phá text khai phá liệu loại liệu text  Quá trình phát tri thức mới, có giá trị, tiềm ẩn tập hợp văn  Mang tính đa dạng phát ... biểu khái niệm khai phá liệu  Nội dung  Khai phá text = Khai phá liệu + Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - XLNNTN (Natural Language Processing: NLP)  Các toán chung khai phá liệu cho liệu đặc thù ...
  • 25
  • 2.9K
  • 23
Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 1: Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos pot

Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 1: Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos pot

Ngày tải lên : 24/03/2014, 06:20
... hợp Hình Kiến trúc tích hợp khai phá liệu IBM InfoSphere tạo báo cáo IBM Cognos Khai phá liệu gọi gọi thủ tục lưu trữ tạo mô hình khai phá XML sở liệu Mô hình ghi vào liệu thông tin mô hình trích ... làm dựa vào sở liệu Vì vậy, để mặc định nhấn Next Chọn sở liệu DWESAMP, nhấn Finish Tạo luồng khai phá: Trình soạn thảo luồng khai phá mở Ở bên phải trình soạn thảo luồng khai phá bạn thấy bảng ... input port 16 Lưu trữ luồng khai phá, ví dụ, cách nhấn vào vùng soạn thảo nhấn Ctrl+S Bây giờ, luồng khai phá sẵn sàng chạy Chạy luồng khai phá: Bạn thực toàn trình soạn thảo luồng khai phá theo...
  • 17
  • 547
  • 0
Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM, Phần 1: Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos doc

Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM, Phần 1: Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos doc

Ngày tải lên : 07/08/2014, 09:23
... hợp Hình Kiến trúc tích hợp khai phá liệu IBM InfoSphere tạo báo cáo IBM Cognos Khai phá liệu gọi gọi thủ tục lưu trữ tạo mô hình khai phá XML sở liệu Mô hình ghi vào liệu thông tin mô hình trích ... làm dựa vào sở liệu Vì vậy, để mặc định nhấn Next Chọn sở liệu DWESAMP, nhấn Finish Tạo luồng khai phá: Trình soạn thảo luồng khai phá mở Ở bên phải trình soạn thảo luồng khai phá bạn thấy bảng ... input port 16 Lưu trữ luồng khai phá, ví dụ, cách nhấn vào vùng soạn thảo nhấn Ctrl+S Bây giờ, luồng khai phá sẵn sàng chạy Chạy luồng khai phá: Bạn thực toàn trình soạn thảo luồng khai phá theo...
  • 29
  • 269
  • 0
slike khai phá dữ liệu chương 1 tổng quan về khai phá dữ liệu

slike khai phá dữ liệu chương 1 tổng quan về khai phá dữ liệu

Ngày tải lên : 23/10/2014, 09:16
... Nội dung  1. 0 Tình  1. 1 Quá trình khám phá tri thức  1. 2 Các khái niệm  1. 3 Ý nghĩa vai trò khai phá liệu1. 4 Ứng dụng khai phá liệu1. 5 Tóm tắt 1. 0 Tình Người sử dụng thẻ ID = 12 34 thật ... DBA 12 1. 2 Các khái niệm  1. 2 .1 Khai phá liệu (data mining)  1. 2.2 Các tác vụ khai phá liệu (data mining tasks/functions)  1. 2.3 Các quy trình khai phá liệu (data mining processes)  1. 2.4 ... SQL/MM 6:Data Mining ISO/IEC 13 2496:2006 hỗ trợ khai phá liệu  Đặc tả giao diện SQL cho ứng dụng dịch vụ khai phá liệu từ sở liệu quan hệ 21 1.2 .1 Khai phá liệuKhai phá liệu lý thuyết thống kê...
  • 61
  • 400
  • 0
Nghiên cứu công nghệ khai phá dữ liệu văn bản áp dụng cho các trang tin tức trên các thiết bị cầm tay và quá trình chuyển động

Nghiên cứu công nghệ khai phá dữ liệu văn bản áp dụng cho các trang tin tức trên các thiết bị cầm tay và quá trình chuyển động

Ngày tải lên : 29/07/2015, 19:10
... BỊ CẦM TAY 10 1. 1 Báo điện tử công nghệ Internet không dây 10 1. 1 .1 Báo điện tử - thành tựu Internet 10 1. 1.2 Sự phát triển thiết bị cầm tay 11 1. 1.3 Công nghệ kết nối ... không dây 12 1. 2 Bài toán xây dựng kênh tin tức điện tử thiết bị cầm tay 13 1. 2 .1 Mô tả toán 13 1. 2.2 Mô tả chức hệ thống 14 1. 3 Hƣớng tiếp cận giải toán 14 Chƣơng THUẬT ... TRÍCH XUẤT TIN 16 2 .1 Khái niệm “Chi phí chuyển đổi cây” 16 2.2 Thuật toán RTDM 20 2.3 Áp dụng RTDM trích xuất tin tức tự động 27 2.3 .1 Phân cụm trang ...
  • 4
  • 326
  • 0
Bài giảng khai phá dữ liệu  chương 1   phan mạnh thường

Bài giảng khai phá dữ liệu chương 1 phan mạnh thường

Ngày tải lên : 03/12/2015, 01:06
... khổng lồ  Dữ liệu từ Internet  Theo báo cáo IBM, có 80% liệu khai thác, 20% lại ẩn Database tri thức quý giá 7 /12 /2 014 www.lhu.edu.vn Chương Tổng quan Khai phá liệu gì?  Khai phá liệu (Datamining) ... trình khai phá liệu Nghiên cứu lĩnh vực Tạo tập liệu đầu vào Tiền xử lý/ làm sạch, mã hóa Rút gọn / chiều Chọn tác vụ Khai thác liệu 7 /12 /2 014 www.lhu.edu.vn Chương Tổng quan Quy trình khai phá liệu ... thi máy 7 /12 /2 014 www.lhu.edu.vn Chương Tổng quan Nội dung Các khái niệm Các giai đoạn khai phá tri thức Ứng dụng khai phá liệu Các kỹ thuật khai phá Chương Tổng quan Các khái niệm  Dữ liệu (Data):...
  • 18
  • 286
  • 0
CHUONG04 1 khai phá dữ liệu đại học bách khoa đà nẵng

CHUONG04 1 khai phá dữ liệu đại học bách khoa đà nẵng

Ngày tải lên : 09/12/2015, 10:29
... P(C1)=3/5, P(C2)=2/5 Xác xuất có điều kiện P(A1 =1| C1)= 1/ 3, P(A1 =1| C2)= 1/ 2, P(A2 =1| C1)= 1/ 3, P(A2 =1| C2)= 1/ 2 Với X = (A1 =1, A2 =1) , ta có: P(X|C1) = P(A1 =1| C1)x P(A2 =1| C1) = (1/ 3)x (1/ 3)= 1/ 9 ... P(X|C2) = P(A1 =1| C2)x P(A2 =1| C2) = (1/ 2)x (1/ 2)= 1/ 4 ⇒ P(C1|X)=P(C1)xP(X|C1)= (3/5)x (1/ 9)= 1/ 15 P(C2|X)=P(C2)xP(X|C2)= (2/5)x (1/ 4)= 1/ 10 ⇒ Page  X = (A1 =1, A2 =1) thuộc lớp C2 PHÂN LỚP DỮ LiỆU BẰNG ... biến Page  14 Một số khoảng cách thông dụng: Page  15 Ví dụ: Tọa độ Apple (1, 1 ,1, 1) tọa độ Banana (0 ,1, 0,0) Khi ta có: p =1 (biến Sweet), q=3, r =0,s=0 t= p+q+r+s=4 Page  16 Page  17 Hamming...
  • 26
  • 543
  • 0
Áp dụng phương pháp trích chọn đặc trưng để nâng cao hiệu quả phân lớp khi khai phá dữ liệu lớn

Áp dụng phương pháp trích chọn đặc trưng để nâng cao hiệu quả phân lớp khi khai phá dữ liệu lớn

Ngày tải lên : 25/01/2013, 15:54
... 000 010 010 00 11 0 010 110 00 000 010 1 010 1 Lai ghép ñ ng nh t: p:/ / 11 1 010 010 00 etr 0 011 111 0000 0 010 100 010 1 10 0 010 0 010 0 0 011 111 0000 000 010 1 010 1 htt ð t bi n ñi m: 11 1 010 010 00 011 010 110 01 111 010 110 00 B ng 3.2 ... 11 1 010 010 00 M t n lai ghép Các cá th ith uc v Các chu i ban n nhiên, r i m t n lai ghép ñư c t o áp d ng 11 1 010 1 010 1 11 111 000000 000 010 1 010 1 Lai ghép ñi m kép: 11 1 010 010 00 000 010 010 00 11 0 010 110 00 ... 17 Các thách th c v i khai phá d li u 17 K t lu n 18 ith uc v 1. 1 1. 2 1. 3 1. 4 1. 5 1. 6 1. 7 1. 8 1. 9 Chương 2: Trích ch n thu c tính phù h p 19 htt p:/ / etr 2.1...
  • 62
  • 1.2K
  • 4

Xem thêm