Data Mining
Danh sách Tài liệu
-
Notes: Key Concepts and Techniques | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
42 21 lượt tải 39 trangNotes: Key Concepts and Techniques | Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 40 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Tài liệuTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Lecture 6: Decision Tree & Bayesian Classification | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
59 30 lượt tải 3 trangLecture 6: Decision Tree & Bayesian Classification Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 3 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Tài liệuTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Lab 5: Integrating Processes and Ethics | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
50 25 lượt tải 11 trangIn the fifth class, we are going to look at some more global issues about the data mining process. (See the lecture of class 5 by Ian H. Witten. Tài liệu được sưu tầm gồm 11 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Tài liệuTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Lecture 4: Knowledge Representation | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
44 22 lượt tải 34 trangLecture 4: Knowledge Representation Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 34 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Bài giảngTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Lecture 3: Data Preprocessing Overview and Techniques | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
54 27 lượt tải 36 trangLecture 3: Data Preprocessing Overview and Techniques Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 36 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Bài giảngTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Assignment 5: Term-Frequency and Kappa Analysis | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
43 22 lượt tải 6 trangAssignment 5: Term-Frequency and Kappa Analysis Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 6 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Bài tậpTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Lecture Notes: Intro, Techniques, and Preprocessing | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
51 26 lượt tải 131 trangLecture Notes: Intro, Techniques, and Preprocessing Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 131 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Tài liệuTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Midterm - practice material | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
54 27 lượt tải 13 trangMidterm - practice material Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 13 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Tài liệuTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Assignment 4: Decision Tree & Bayesian Classifications | Môn Data Mining - Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
40 20 lượt tải 3 trangAssignment 4: Decision Tree & Bayesian Classifications Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 3 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Bài tậpTác giả: Linh Giang2 tháng trước -
Introduction to Data Mining | Bài giảng số 1 học phần Data Mining | Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
208 104 lượt tải 26 trangAvailable: 600 faults with expert’s diagnosis ~300 unsatisfactory, rest used for training. Attributes augmented by intermediate concepts that embodied causal domain knowledge. Expert not satisfied with initial rules because they did not relate to his domain knowledge Further background knowledge resulted in more complex rules that were satisfactory Learned rules outperformed hand-crafted ones. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đón xem.
Danh mục: Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhMôn: Data MiningDạng: Bài giảngTác giả: 0136_Trần Thảo Vy1 năm trước