Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 73 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XA YA VONGPHÂN LỚP DỬLIẸU HOA IRIS sứ DỤNG THI ẠT TOÁN NAIVE BAYES, RAN

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ) NDOMFOREST VÀ KNN(K - NEAREST NEIGHBORS)LUẬN VÃN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNHThái Nguyên - 2020DẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHẸ THÔNG TIN VÀ T

RUYẺN THÔNGSENGTHONG XAYAVONGPHÂN LÓT DỪ LIỆU HOA IRIS sử DỤNG THUẬT TOÁN NAIVE BAYES, RANDOMFOREST VÀ KNN(K - NEAREST NEIGHBORS)LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

HỌC MÁY TÍNHChuyên ngành: KHOA HỌC MẤY TÍNHMà số: 84 8 01 01Người hưởng đản khoa học: TS. Nguyền Văn NúiThái Nguyên - 2020ILỜI CAM ĐOANHọ vã tên học

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

viên: Sengthong XayavongLóp cao học: CK17A Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên.Chuyên ngành: Khoa học máy tínhTên

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XA YA VONGPHÂN LỚP DỬLIẸU HOA IRIS sứ DỤNG THI ẠT TOÁN NAIVE BAYES, RAN

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ) ông trinh nghiên cửu cùa bân than học viện.Các kết qua nghiên cứu và các kết luân trong luận văn Là trung thực, không sao chép từ bâl kỹ một nguồn nào

và dưới bất kỳ hình thức nào. Trong quá trình làm học viên có tham khao các tài liệu liên quan nham kháng đinh thêm sự tin cậy và cấp thiết cua đê tả Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

i. Việc tham kháo các nguồn lài liệu đà được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tãi liêu tham kháo đúng quỵ đinh.Thái Nguyên, ngây 08 tháng 10 năm 2020T

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

ác gia luận vãnSengthong xayavongIILỜI CẢM ƠN1 ôi xin gửi lời câm

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XA YA VONGPHÂN LỚP DỬLIẸU HOA IRIS sứ DỤNG THI ẠT TOÁN NAIVE BAYES, RAN

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ) à dưa ra nhiều góp ỷ quý báu trong quá trinh tôi thực hiện luận văn.l ôi xin chân ihành cám on các thây. cô ớ khoa ('ông nghệ thông lin trường Đại học

Công nghệ Thông tin vã Truyền thòng dã cung cấp cho tôi những kiến thức và lạo cho lôi nhùng điều kiện thuận lợi trong suối quá trinh tôi học lập lại Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

trường.Tòi cùng bày to lõng biết ơn về sự giúp dờ cùa lành dạo co quan, dồng nghiệp đà cung cấp dù liệu, tài liệu và cho lôi nhùng lòi khuyên quý báu

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, Randomforest và KNN (K NEAREST NEIGHBORS) (Luận văn thạc sĩ)

. Tồi xin cám ơn gia dinh, người thân, bạn bè vả các thành viên trong nhóm nghiên cửu luôn dộng viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tòi.Tôi xin châ

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XA YA VONGPHÂN LỚP DỬLIẸU HOA IRIS sứ DỤNG THI ẠT TOÁN NAIVE BAYES, RAN