- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Xây dựng mô hình và thuật toán hợp nhất dữ liệu từ điển phục vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Bài viết đề xuất giải pháp khai phá các nguồn dữ liệu từ điển đang tồn tại để xây dựng nguồn dữ liệu từ điển đồng nhất, có kích thước và số cặp ngôn ngữ lớn hơn nhằm phục vụ khai thác và sử dụng hiệu quả hơn. Giải pháp chúng tôi đề xuất trong phạm vi bài báo này dừng lại ở đề xuất mô hình toán học và thuật toán hợp nhất...
8 p cntp 26/09/2024 9 0
Từ khóa: Thuật toán hợp nhất dữ liệu, Xây dựng mô hình dữ liệu, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Hợp nhất dữ liệu, Từ điển đa ngữ, Khai phá dữ liệu văn bản
Một cải tiến thuật toán K-Means song song sử dụng phương pháp lấy mẫu
Nghiên cứu này trình bày ý tưởng cải tiến thuật toán phân cụm dữ liệu PK-means, phân tích ưu và nhược điểm của thuật toán này, sau đó trình bày thuật toán cải tiến của chúng tôi SK-meansMR và thực nghiệm đánh giá chất lượng, tốc độ của thuật toán trên dữ liệu lớn.
8 p cntp 26/09/2024 8 0
Từ khóa: Thuật toán K-Means song song, Phương pháp lấy mẫu, Phân cụm dữ liệu, Mô hình lập trình song song MapReduce, Khai phá dữ liệu
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11 - Nguyễn Nhật Quang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo...
21 p cntp 23/04/2024 30 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phát hiện luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Chiến lược sinh tập mục thường xuyên, Tập mục thường xuyên
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán hồi quy; hồi quy tuyến tính (Linear regression); hàm đánh giá lỗi; giải thuật hồi quy tuyến tính; quy tắc delta; các điều kiện kết thúc quá trình học;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
15 p cntp 23/04/2024 31 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán hồi quy, Hồi quy tuyến tính, Hàm đánh giá lỗi, Giải thuật hồi quy tuyến tính
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5 - Nguyễn Nhật Quang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
24 p cntp 23/04/2024 27 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phân lớp, Học dựa trên các láng giềng gần nhất, Nearest neighbors learning, Giải thuật phân lớp k-NN
BÀI GIẢNG NHẬP MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU - Chương 4: Khai phá luật kết hợp
Khai phá luệt kết hợp: Tìm tất cả mẫu phổ biến, kết hợp, tương quan, hoặc cấu trú nhanquả trong tập các mục hoặc đối tượng trong CSDL quan hệ hoặc các kho chứa thông tin khác. Mẫu phổ biến (Frequent pattern): là mẫu (tập mục, dãy mục…) mà xuất hiện phổ biến trong 1 CSDL [AIS93]
60 p cntp 22/10/2013 481 4
Từ khóa: thuật toán khai phá, luật kết hợp, mẫu phổ biến, Khai phá mẫu dãy, Tập phổ biến, luật kết hợp
Đăng nhập