Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Giới thiệu

Hiểu biết - Kỹ năng đạt được Nhận dạng được các vấn đề về dữ liệu trong giai đoạn tiền xử lý cho các tác vụ khai phá dữ liệu Hiểu cách sử dụng khai phá dữ liệu để có được các quyết định tốt hơn Sử dụng được các giải thuật và công cụ khai phá dữ liệu để phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu Được chuẩn bị về kiến thức để có thể nghiên cứu trong lĩnh vực khai phá dữ liệu

ppt7 trang | Chia sẻ: vutrong32 | Ngày: 19/10/2018 | Lượt xem: 129 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Giới thiệu, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
*Khai phá dữ liệu (Data mining)Lê Tiếnội dungChương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệuChương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệuChương 3: Khai phá luật kết hợpChương 4: Phân loại dữ liệuChương 5: Gom cụm dữ liệu*Hiểu biết - Kỹ năng đạt đượcHiểu các bước trong quá trình khám phá tri thứcMô tả được các khái niệm cơ bản, công nghệ, và ứng dụng của khai phá dữ liệuGiải thích được các tác vụ khai phá dữ liệu phổ biến như hồi qui, phân loại, gom cụm, và khai phá luật kết hợp*Hiểu biết - Kỹ năng đạt đượcNhận dạng được các vấn đề về dữ liệu trong giai đoạn tiền xử lý cho các tác vụ khai phá dữ liệuHiểu cách sử dụng khai phá dữ liệu để có được các quyết định tốt hơnSử dụng được các giải thuật và công cụ khai phá dữ liệu để phát triển ứng dụng khai phá dữ liệuĐược chuẩn bị về kiến thức để có thể nghiên cứu trong lĩnh vực khai phá dữ liệu*Yêu cầu đối với sinh viênSinh viên nên có mặt tại lớp hơn 75%.Sinh viên nên đọc trước tài liệu tham khảo cho mỗi chương.Sinh viên nên làm các bài tập của mỗi chương.Sinh viên nên tham khảo thêm các tài liệu học tập khác, đặc biệt từ nguồn Internet.*Thực hànhOracle 10g/11g DBMS và Oracle 10g/11g Data Mining[6, 7] MS SQL Server 2005/2008 DBMS và Business Intelligence Development Studio[5]WEKA (the University of Waikato, New Zealand, www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka)*Bài tập lớnSinh viên làm việc nhóm gồm 2-3 thành viên.Sinh viên chốt đề tài và bắt đầu thực hiện từ tuần thứ 3.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pptdata_mining_chapter_0_5323.ppt
Tài liệu liên quan