Tìm hiểu thuật toán phân lớp dựa trên khai phá luật kết hợp sử dụng thuật toán Ant Colony Optimization (ACO)Tác giả:
Cách tiếp cận hiệu quả cho Path Expression trong dữ liệu XMLTác giả: Thái Thụy Hàn Uyển
Nghiên cứu data mining để phân tích dữ liệu quản lý đào tạo và ra quyết địnhTác giả:
Phân lớp dựa trên luật kết hợp để dự báo khả năng bỏ học của sinh viên Trường Đại học Bình DươngTác giả:
Bảo vệ tính riêng tư và luật kết hợp trong khai phá dữ liệuTác giả: Lê Thị Minh Châu
Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệuTác giả: Thân Quang Khoát
Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo!
Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệuTác giả: Thân Quang Khoát
Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học; bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính; trình bày bài toán phân cụm, một ví dụ của lớp bài toán học không giám sát.
Bài tiểu luận: Nghiên cứu các dữ liệu từ khách hàng làm mục tiêu đánh giá và dự báo các khách hàng đã hoặc chưa đăng ký tiền gửi có kỳ hạn
Bài tiểu luận: Nghiên cứu các phương pháp khai phá dữ liệu và ứng dụng để dự báo khả năng đăng ký một khoản tiền gửi có kỳ hạn của khách hàng
