Nghiên cứu, xây dựng phương pháp trích chọn thuộc tính nhằm làm tăng hiệu quả phân lớp đối với dữ liệu đa chiều

74 1.9K 5
Nghiên cứu, xây dựng phương pháp trích chọn thuộc tính nhằm làm tăng hiệu quả phân lớp đối với dữ liệu đa chiều

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

. CÔNG NGHỆ ĐỒNG THỊ NGỌC LAN NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN THUỘC TÍNH NHẰM LÀM TĂNG HIỆU QUẢ PHÂN LỚP ĐỐI VỚI DỮ LIỆU ĐA CHIỀU LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG. HỌC CÔNG NGHỆ ĐỒNG THỊ NGỌC LAN NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN THUỘC TÍNH NHẰM LÀM TĂNG HIỆU QUẢ PHÂN LỚP ĐỐI VỚI DỮ LIỆU ĐA CHIỀU Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên. hội của đất nƣớc. Vì lý do đó mà việc chọn đƣợc các thuộc tính đặc trƣng nhằm tăng hiệu quả phân lớp đối với dữ liệu đa chiều đang là một xu thế tất yếu nhằm giải quyết vấn đề chắt lọc ra những

Ngày đăng: 25/03/2015, 09:59

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • MỤC LỤC

  • DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

  • DANH MỤC CÁC BẢNG

  • DANH MỤC HÌNH VẼ

  • MỞ ĐẦU

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ TRÍCH CHỌN THUỘC TÍNH

  • 1.1 Giới thiệu khai phá dữ liệu và trích chọn thuộc tính

  • 1.2 Lựa chọn thuộc tính và bài toán phân lớp

  • 1.3 Phương pháp lựa chọn thuộc tính

  • 1.3.1 Tìm kiếm

  • 1.3.2 Đánh giá

  • 1.3.3 Các mô hình lựa chọn thuộc tính

  • 1.4 Một số thuật toán lựa chọn thuộc tính

  • 1.4.1 Tìm kiếm toàn bộ

  • 1.4.2 Tìm kiếm theo kinh nghiệm

  • 1.4.3 Tìm kiếm xác suất

  • 1.4.4. Phương pháp trọng số thuộc tính

  • 1.4.5. Phương pháp lai

  • 1.4.6. Phương pháp lớn dần

  • CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN RANDOM FOREST VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan