Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế
Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆKHOA CÔNG NGHỆ THÕNG TINĐê tài: Một sổ thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tê Giáng viên: PG Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế GS.TS Hà Quang ThụyNhóm 16Thành viên: Bùi Hit’ll AnBùi Công DuyPhạm Việt Đức Trần Tuấn MinhDương Anh QuânHà Nội, 12/2018Đanh mục báng biếuBăng 10. 1 VD đơn gián vẽ tập dìf liệu mạng xà hội được gán nhãn................................5Bâng 10. 2 Ưu diễm vànhược diễm của cây quyết định............... Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế ............................13Bâng 10. 3 Ưu diễm vànhược diễm của MARS.....................................................17Bâng 10. 4 Những ưu điểmTiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế
và nhược diêm của ANN.................................................27Bâng 10. 5 Ưu diễm vànhược diêm của DL........................................ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆKHOA CÔNG NGHỆ THÕNG TINĐê tài: Một sổ thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tê Giáng viên: PG Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế ột cây quyết định..........................................................7Hình 10. 2 Phân vùng không gian đầu vào bởi một cây quyết định.................................10Hình 10. 3 Biêu diên tập dữ liệu trong bàng 8.5 dưới dạng đô thị cùa cây phânloại CART........11Hình 10. 4 Biêu diên quy tâc cù Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế a cây- phân loại CART cho tập dừ liệu bâng 8.5..................11Hình 10. 5 VD: y = X. với p là giá trị dụ'đoán (theo y) tạo bời CART................Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế
...........14Hình 10. 6 Giãi quyết bâng một tập dữ liệu với (a) MLR. (b) CART, (c) model trees và (d) MARS.16Hình 10. 7 Chi tiết cùa một mô hình cây (ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆKHOA CÔNG NGHỆ THÕNG TINĐê tài: Một sổ thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tê Giáng viên: PG Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế 20Hĩnh 10. 9 Cách MLP training hướng và vị trí của các siêu phâng tách cùng hướng và vị trí của các vùng tách lồi và không lòi..........................................................................24Hình 10. 10 Hướng và vị trí cùa siêu phàng tách, hướng và vị trí cùa các khu vực cần phài phân loạ Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế i lôi và không lỏi của một mạng MLP đã dược training.................................................24Hình 10. 11 Các vùng tách được tạo bời (bên tráTiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế
i) một mạng MLP được huân luyện với truyền ngược và (phái) một thuật toán câm ứng cây quyẽt định cho cùng một tập dữ liệu..........................24HĐẠI HỌC CÔNG NGHỆKHOA CÔNG NGHỆ THÕNG TINĐê tài: Một sổ thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tê Giáng viên: PG Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế trái) perceptron và (phài) thuật toán học tậpSVM.............”.......................................................................... 32Hình 10. 14 Tãng lẽ tách bâng cách cho phép một sõ dõi tượng được đặt bên trong lê tách........33Hĩnh 10. 15 Ví dụ vê việc sử dụng hàm kernel đẽ chuyên đói m Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế ột nhiệm vụ phân loại phi tuyên tính trong một không gian hai chiều thành một nhiệm vụ phân loại tuyên tính trong một không gian bachiêu.34Hình 10. 16Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài: Một số thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tế
Biên độ mèm trong bài toán hôi quy và cách tính □..................................341Mục lụcĐẠI HỌC CÔNG NGHỆKHOA CÔNG NGHỆ THÕNG TINĐê tài: Một sổ thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tê Giáng viên: PGĐẠI HỌC CÔNG NGHỆKHOA CÔNG NGHỆ THÕNG TINĐê tài: Một sổ thuật toán trong phương pháp dự đoán Các bài toán phân loại và ứng dụng thực tê Giáng viên: PGGọi ngay
Chat zalo
Facebook