KHO THƯ VIỆN 🔎

Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

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

Loại tài liệu:     PDF
Số trang:         73 Trang
Tài liệu:           ✅  ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT
 













Nội dung chi tiết: 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 phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

ĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XAYAVONGPHÂN LỚP Dữ LIỆU HOA IRIS sử DỤNG THUẬT TOÁN NAIVE BAYES, RANDO

Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS OMFOREST 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 TRU

YẺN THÔNGSENGTHONG XAYAVONGPHÂN LÓT DỪ LIỆU HOA IRIS sử DỤNG THUẬT TOÁN NAIVE BAYES, RANDOMFOREST VÀ KNN(K - NEAREST NEIGHBORS)LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA H Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

ỌC 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 vi

Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

ên: 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 đ

ĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XAYAVONGPHÂN LỚP Dữ LIỆU HOA IRIS sử DỤNG THUẬT TOÁN NAIVE BAYES, RANDO

Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS g 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 v

à 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 tải. Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

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 2020Tác

Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

gia luận vãnSengthong xayavongIILỜI CẢM ƠN1 ôi xin gửi lời câm

ĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XAYAVONGPHÂN LỚP Dữ LIỆU HOA IRIS sử DỤNG THUẬT TOÁN NAIVE BAYES, RANDO

Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS 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 C

ông 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 t Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

rường.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.

Luận văn thạc sĩ phân lớp dữ liệu hoa iris sử dụng thuật toán naive bayes, randomforest và KNN (k NEAREST NEIGHBORS

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 chân

ĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XAYAVONGPHÂN LỚP Dữ LIỆU HOA IRIS sử DỤNG THUẬT TOÁN NAIVE BAYES, RANDO

ĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGSENGTHONG XAYAVONGPHÂN LỚP Dữ LIỆU HOA IRIS sử DỤNG THUẬT TOÁN NAIVE BAYES, RANDO

Gọi ngay
Chat zalo
Facebook