Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Chương 3: Hồi qui dữ liệu
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Định nghĩa - Hồi qui (regression) J. Han et al (2001, 2006): Hồi qui là kỹ thuật thống kê cho phép dự đoán các trị (số) liên tục. Wiki (2009): Hồi qui (Phân tích hồi qui – regression analysis) là kỹ thuật thống kê cho phép ước lượng các mối liên kết giữa các biế R. D. Snee (1977): Hồi qui (Phân tích hồi qui) là kỹ thuật thống kê trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình từ thực nghiệm, cho phép mô hình hồi qui vừa được khám phá được dùng cho mục đích dự báo (prediction), điều khiển (control), hay. | Khoa Khoa Học Kỹ Thuật Máy Tính Trường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh Chương 3 Hồi qui dữ liệu Cao Học Ngành Khoa Học Máy Tính Giáo trình điện tử Biên soạn bởi TS. Võ Thị Ngọc Châu chauvtn@cse.hcmut.edu.vn Học kỳ 1 - 2011-2012 1 Tài liệu tham khảo 1 Jiawei Han Micheline Kamber Data Mining Concepts and Techniques Second Edition Morgan Kaufmann Publishers 2006. 2 DavidHand Heikki Mannila Padhraic Smyth Principles of Data Mining MIT Press 2001. 3 David L. Olson Dursun Delen Advanced Data Mining Techniques Springer-Verlag 2008. 4 Graham J. Williams Simeon J. Simoff Data Mining Theory Methodology Techniques and Applications Springer-Verlag 2006. 5 Hillol Kargupta Jiawei Han Philip S. Yu Rajeev Motwani and Vipin Kumar Next Generation of Data Mining Taylor Francis Group LLC 2009. 6 Daniel T. Larose Data mining methods and models John Wiley Sons Inc 2006. 7 Ian H.Witten Eibe Frank Data mining practical machine learning tools and techniques Second Edition Elsevier Inc 2005. 8 Florent Messeglia Pascal Poncelet Maguelonne Teisseire Successes and new directions in data mining IGI Global 2008. 9 Oded Maimon Lior Rokach Data Mining and Knowledge Discovery Handbook Second Edition Springer Science Business Media LLC 2005 2010. 2 Nội dung Chương 1 Tổng quan về khai phá dữ liệu Chương 2 Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu Chương 3 Hồi qui dữ liệu Chương 4 Phân loại dữ liệu Chương 5 Gom cụm dữ liệu Chương 6 Luật kết hợp Chương 7 Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở dữ liệu Chương 8 Ứng dụng khai phá dữ liệu Chương 9 Các đề tài nghiên cứu trong khai phá dữ liệu Chương 10 Ôn .