- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Nâng cao hiệu quả dự đoán phá sản dựa trên phương pháp kết hợp học sâu và SMOTEENN
Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp tiên tiến kết hợp giữa kỹ thuật học sâu và các chiến lược cân bằng dữ liệu, nhằm mục tiêu nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán phá sản. Kết quả thực nghiệm khẳng định tính chính xác cao và khả năng ứng dụng thực tế của mô hình đề xuất, mở ra hướng tiềm năng cho việc dự đoán tài chính,...
10 p umt 25/05/2024 1 0
Từ khóa: Dự đoán phá sản, Dữ liệu mất cân bằng, Khai phá dữ liệu, Chiến lược cân bằng dữ liệu, Kỹ thuật học sâu
Khai thác các tập mục hữu ích cao dựa trên phương pháp tối ưu bầy đàn dùng bitmap
Khai thác các tập mục hữu ích cao (HUIs) là một chủ đề nóng hổi hiện nay về khai thác dữ liệu. Bài viết đề xuất một thuật toán HUIM dựa trên bộ PSO (S-PSO) được goi là HUIM-SPSO, trong đó chủ yếu xem xét các phần tử ở các vị trí có vận tốc lớn.
11 p umt 23/03/2024 4 0
Từ khóa: Khai thác các tập mục hữu ích cao, Khai phá dữ liệu, Tập mục hữu ích cao, Tối ưu dựa trên bầy đàn, Khoảng cách chỉnh sửa bit
Nghiên cứu "Ứng dụng khai phá dữ liệu trong giáo dục: Nghiên cứu trường hợp về dự báo kết quả học tập của sinh viên đại học năm thứ nhất" sử dụng mô hình cây quyết định trong khai phá dữ liệu để dự đoán thành tích học tập của các em với mục đích giúp cho các em nhận thức được việc học và có chiến lược học trong những năm học kế...
13 p umt 21/02/2024 3 0
Từ khóa: Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu trong giáo dục, Công nghệ thông tin trong giáo dục, Dự báo kết quả học tập, Quản lý sinh viên bậc đại học, Giáo dục đại học
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu luật kết hợp; các ứng dụng; định nghĩa và mô hình hóa bài toán; thuật toán Apriori; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
76 p umt 22/11/2023 8 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Association rule, Luật kết hợp, Thuật toán Apriori, Data mining steps, Cơ sở dữ liệu giao dịch
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu Clustering; phân loại; thuật toán Kmeans; hierarchical clustering; density-based clustering; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
70 p umt 22/11/2023 6 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Thuật toán Kmeans, Hierarchical clustering, Density-based clustering, Học không giám sát
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine, chương này trình bày những nội dung về: ôn tập Đại số tuyến tính; bộ phân loại và biên độ phân loại; SVM tuyến tính - bài toán tối ưu hóa; phân loại ký quỹ cứng và mềm; SVM phi tuyến tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
77 p umt 22/11/2023 7 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Support vector machine, Linear algebra, Non-linear SVMs, Linear classifiers, Linear SVM mathematically
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models, chương này trình bày những nội dung về: introduction; voting; bagging; boosting; stacking and blending; learning ensembles; methods of constructing ensembles; bias-variance tradeoff; simple ensemble techniques;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
90 p umt 22/11/2023 8 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Data mining, Ensemble models, Learning ensembles, Bias-Variance tradeoff, Simple ensemble techniques
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật