data mining concepts and techniques ppt chapter 1
Data Mining Concepts and Techniques phần 1 potx
... 665 11 .3.2 Statistical Data Mining 666 11 .3.3 Visual and Audio Data Mining 667 11 .3.4 Data Mining and Collaborative Filtering 670 11 .4 Social Impacts of Data Mining 675 11 .4 .1 Ubiquitous and ... Prototypes 660 11 .2 .1 How to Choose a Data Mining System 660 11 .2.2 Examples of Commercial Data Mining Systems 663 11 .3 Additional Themes on Data Mining 665 11 .3 .1 Theoretical Foundations of Data Mining ... Data Mining 675 11 .4 .1 Ubiquitous and Invisible Data Mining 675 11 .4.2 Data Mining, Privacy, and Data Security 678 11 .5 Trends in Data Mining 6 81 11. 6 Summary 684Exercises 685Bibliographic Notes...
- 78
- 548
- 0
Data Mining: Introduction Lecture Notes for Chapter 1 Introduction to Data Mining ppt
... to Data Mining 1 Data Mining: IntroductionLecture Notes for Chapter 1 Introduction to Data Mining byTan, Steinbach, Kumar© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data Mining 8 Data Mining TasksPrediction ... Introduction to Data Mining 29 Challenges of Data Mining ScalabilityDimensionalityComplex and Heterogeneous Data Data Quality Data Ownership and DistributionPrivacy PreservationStreaming Data © Tan,Steinbach, ... of data Traditional techniques infeasible for raw data Data mining may help scientists –in classifying and segmenting data –in Hypothesis Formation© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data...
- 29
- 1,754
- 0
Data Mining Classification: Alternative Techniques - Lecture Notes for Chapter 5 Introduction to Data Mining pdf
... data • curse of dimensionality–Can produce counter-intuitive results 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 00 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 vsd = 1. 414 2 d = 1. 414 2 ... rule)• R1: {A} => class (rule after adding conjunct)• Gain(R0, R1) = t [ log (p1/(p1+n1)) – log (p0/(p0 + n0)) ]• where t: number of positive instances covered by both R0 and R1p0: number ... may vary from 1. 5m to 1. 8m• weight of a person may vary from 90lb to 300lb• income of a person may vary from $10 K to $1M© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data Mining 40 1 nearest-neighborVoronoi...
- 90
- 2,646
- 0
Chapter 2: Basic Switch Concepts and Configuration ppt
... 16 MAC Addressing and Switch MAC Address Tables 50 Verifying Switch Configuration 18 MAC Addressing and Switch MAC Address Tables 47 Basic Switch Configuration • Configure Duplex and ... 2 .1. 3.2 43 Basic Switch Configuration • Management Interface Considerations 32 Layer 2 and Layer 3 Switching 2 Objectives • Summarize the operation of Ethernet as defined for 10 0 /10 00 ... security on a switch that will operate in a network designed to support voice, video, and data transmissions. 41 The Switch Boot Sequence The boot sequence of a Cisco switch: • The switch loads...
- 80
- 487
- 0
Oracle Data Guard Concepts and Administration
... Logical Standby Database 9-28 10 Data Guard Scenarios 10 .1 Setting Up and Verifying Archival Destinations 10 -1 10 .1. 1 Configuring a Primary Database and a Physical Standby Database 10 -2 10 .1. 2 Configuring ... PL/SQL Package 9-3 10 1 Data Guard Scenarios 10 -1 10–2 Identifiers for the Physical Standby Database Example 10 -11 10 –3 Identifiers for Logical Standby Database Example 10 -19 11 1 Initialization ... 12 -4ALTERNATE and NOALTERNATE 12 -7ARCH and LGWR 12 -12 DB_UNIQUE_NAME and NODB_UNIQUE_NAME 12 -14 DELAY and NODELAY 12 -16 DEPENDENCY and NODEPENDENCY 12 -19 LOCATION and SERVICE 12 -23MANDATORY and OPTIONAL...
- 474
- 629
- 0
Oracle9i Data Mining Concepts Release 9.2.0.2 October 2002 Part No. A95961-02 Oracle9i Data
... viii Basic ODM Concepts 1- 1 1 Basic ODM Concepts Oracle9i Data Mining (ODM) embeds data mining within the Oracle9i database. The data never leaves the database — the data, data preparation, ... SQL/MM for Data Mining. JDM has also influenced these standards. Oracle9i Data Mining will comply with the JDM standard when that standard is published. 1. 2.2 Data Mining ServerThe Data Mining ... the mining operations as they are executed. 1. 2 Oracle9i Data Mining ComponentsOracle9i Data Mining has two main components:■Oracle9i Data Mining API ■ Data Mining Server (DMS) 1. 2 .1 Oracle9i...
- 112
- 365
- 0
Tài liệu OPTICAL COMMUNICATION THEORY AND TECHNIQUES ppt
... variance20Joseph M. Kahn and Keang-Po HoREFERENCES [1] [2][3][4][5][6][7][8][9] [10 ] [11 ] [12 ] [13 ] [14 ]J. G. Proakis, Digital Communications, 4th Ed., McGraw-Hill, 2000.S. Walklin and J. Conradi, ... cavitylasers [14 ].
- 229
- 378
- 0
Medical Image Processing, Reconstruction and Restoration: Concepts and Methods ppt
... 504 11 .1. 4 Pseudocoloring 508 11 .2 Sharpening and Edge Enhancement 510 11 .2 .1 Discrete Difference Operators 511 11 .2.2 Local Sharpening Operators 517 11 .2.3 Sharpening via Frequency Domain 519 11 .2.4 ... Chapter 11 Image Enhancement 495 11 .1 Contrast Enhancement 496 11 .1. 1 Piece-Wise Linear Contrast Adjustments 499 11 .1. 2 Nonlinear Contrast Transforms 5 01 11. 1.3 Histogram Equalization 504 11 .1. 4 ... Sharpening 523 11 .3 Noise Suppression 525 11 .3 .1 Narrowband Noise Suppression 527 11 .3.2 Wideband “Gray” Noise Suppression 528 11 .3.2 .1 Adaptive Wideband NoiseSmoothing 532 11 .3.3 Impulse Noise...
- 725
- 2,367
- 2
Data Mining Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model Evaluation Lecture Notes for Chapter 4 Introduction to Data Mining pptx
... Introduction to Data Mining 43 Examples for Computing ErrorC1 0 C2 6 C1 2 C2 4 C1 1 C2 5 P(C1) = 0/6 = 0 P(C2) = 6/6 = 1 Error = 1 – max (0, 1) = 1 – 1 = 0 P(C1) = 1/ 6 P(C2) = ... 5/6Error = 1 – max (1/ 6, 5/6) = 1 – 5/6 = 1/ 6P(C1) = 2/6 P(C2) = 4/6Error = 1 – max (2/6, 4/6) = 1 – 4/6 = 1/ 3)|(max1)( tiPtErrori−=© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data Mining 34 ... –Larger and Purer Partitions are sought for.B?Yes NoNode N1 Node N2 Parent C1 6 C2 6 Gini = 0.500 N1 N2 C1 5 1 C2 2 4 Gini=0.333 Gini(N1) = 1 – (5/6)2 – (2/6)2 = 0 .19 4 Gini(N2)...
- 101
- 4,291
- 1
Data Mining Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms Lecture Notes for Chapter 6 Introduction to Data Mining pdf
... Introduction to Data Mining 39 FP-growthnullA:7B:5B :1 C :1 D :1 C :1 D :1 C:3D :1 D :1 Conditional Pattern base for D: P = {(A :1, B :1, C :1) ,(A :1, B :1) , (A :1, C :1) , (A :1) , (B :1, C :1) }Recursively ... 3 45 6 7 1 2 44 5 7 1 2 54 5 8 1, 4,72,5,83,6,9Hash Function 1 2 3 5 63 5 61 2 +5 61 3 + 61 5 +3 5 62 +5 63 + 1 + 2 3 5 6transactionMatch transaction against 11 out of 15 candidates© ... to Data Mining 37 FP-tree constructionTID Items 1 {A,B}2 {B,C,D}3 {A,C,D,E}4 {A,D,E}5 {A,B,C}6 {A,B,C,D}7 {B,C}8 {A,B,C}9 {A,B,D} 10 {B,C,E}nullA :1 B :1 nullA :1 B :1 B :1 C :1 D :1 After...
- 82
- 3,876
- 0
Tìm thêm: hệ việt nam nhật bản và sức hấp dẫn của tiếng nhật tại việt nam xác định các mục tiêu của chương trình xác định các nguyên tắc biên soạn khảo sát các chuẩn giảng dạy tiếng nhật từ góc độ lí thuyết và thực tiễn khảo sát chương trình đào tạo của các đơn vị đào tạo tại nhật bản khảo sát chương trình đào tạo gắn với các giáo trình cụ thể xác định thời lượng học về mặt lí thuyết và thực tế tiến hành xây dựng chương trình đào tạo dành cho đối tượng không chuyên ngữ tại việt nam khảo sát thực tế giảng dạy tiếng nhật không chuyên ngữ tại việt nam khảo sát các chương trình đào tạo theo những bộ giáo trình tiêu biểu nội dung cụ thể cho từng kĩ năng ở từng cấp độ mở máy động cơ rôto dây quấn các đặc tính của động cơ điện không đồng bộ đặc tuyến hiệu suất h fi p2 đặc tuyến mômen quay m fi p2 đặc tuyến tốc độ rôto n fi p2 đặc tuyến dòng điện stato i1 fi p2 sự cần thiết phải đầu tư xây dựng nhà máy thông tin liên lạc và các dịch vụ chỉ tiêu chất lượng theo chất lượng phẩm chất sản phẩm khô từ gạo của bộ y tế năm 2008