Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 85 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Nghiên Cứu Một Số Phương Pháp Phân Lớp Dữ Liệu Và Ứng Dụng Trong Phân Lớp Nấm (Mushroom) Với Công Cụ Weka

Tác giả: INTHAVONG SOUKSAKHONE

Lĩnh vực: KHOA HỌC MÁY TÍNH

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu các phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng chúng trong việc phân loại dữ liệu nấm (Mushroom) bằng công cụ Weka. Nghiên cứu đi sâu vào tổng quan về khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức, giới thiệu các phương pháp và kỹ thuật phân lớp dữ liệu phổ biến như cây quyết định, Naive Bayes, máy hỗ trợ vector (SVM), và Random Forest. Đặc biệt, luận văn trình bày chi tiết việc áp dụng các phương pháp này trên tập dữ liệu nấm, sử dụng công cụ Weka để thực hiện phân lớp, đánh giá hiệu quả của các mô hình thông qua các phương pháp Hold-out và k-fold cross validation, nhằm tìm ra phương pháp phân lớp tốt nhất cho bài toán này.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cảm ơn
  • Lời cam đoan
  • Mục lục
  • Danh sách bảng
  • Danh sách hình vẽ
  • Danh sách từ viết tắt
  • Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức
  • Chương 2: Một số phương pháp và kỹ thuật phân lớp dữ liệu
  • Chương 3: Ứng dụng phân lớp dữ liệu Mushroom với công cụ Weka và một số thuật toán cơ bản
  • Kết luận và hướng phát triển
  • Tài liệu tham khảo