tailieunhanh - Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine, chương này trình bày những nội dung về: ôn tập Đại số tuyến tính; bộ phân loại và biên độ phân loại; SVM tuyến tính - bài toán tối ưu hóa; phân loại ký quỹ cứng và mềm; SVM phi tuyến tính; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | Trịnh Tấn Đạt Khoa CNTT Đại Học Sài Gòn Email trinhtandat@ Website https site ttdat88 Contents Introduction Review of Linear Algebra Classifiers amp Classifier Margin Linear SVMs Optimization Problem Hard Vs Soft Margin Classification Non-linear SVMs Introduction Competitive with other classification methods Relatively easy to learn Kernel methods give an opportunity to extend the idea to Regression Density estimation Kernel PCA Etc. 3 Advantages of SVMs - 1 A principled approach to classification regression and novelty detection Good generalization capabilities Hypothesis has an explicit dependence on data via support vectors hence can readily interpret model 4 Advantages of SVMs - 2 Learning involves optimization of a convex function no local minima as in neural nets Only a few parameters are required to tune the learning machine unlike lots of weights and learning parameters hidden layers hidden units etc as in neural nets 5 Prerequsites Vectors matrices dot products Equation of a straight line in vector notation Familiarity with Perceptron is useful Mathematical programming will be useful Vector spaces will be an added benefit The more comfortable you are with Linear Algebra the easier this material will be 6 What is a Vector Think of a vector as a directed line segment in N-dimensions has length and a direction v b Basic idea convert geometry in higher dimensions into algebra c Once you define a nice basis along each dimension x- y- z-axis y Vector becomes a 1 x N matrix v a b c T v Geometry starts to become linear algebra on vectors like v x 7 Vector Addition A B v w x1 x 2 y1 y 2 x1 y1 x 2 y 2 A B A A B C use the head-to-tail method to B combine vectors C B A 8 Scalar Product av a v a x1 x 2 ax1 ax 2 av v Change only the length scaling but keep direction fixed. Sneak peek matrix operation Av can change length direction and also dimensionality 9 Vectors Magnitude Length and Phase direction v x x x T 1 2 n n v x2 Magnitude or 2-norm

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Data mining
• Support vector machine
• Linear algebra
• Non linear SVMs
• Linear classifiers
• Linear SVM mathematically
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Khai phá quá trình
• Môn học Khai phá dữ liệu
• Nội dung Khai phá dữ liệu
• Dạy học Khai phá dữ liệu
• Bài luận môn Khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá dữ liệu
• Giai đoạn trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Khám phá tri thức
• Vai trò của khai phá dữ liệu
• Lợi ích của khai phá dữ liệu
• Tiến trình khai phá dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Từ dữ liệu đến quyết định
• Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kho dữ liệu
• Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kỹ thuật của khai phá dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Bài toán trong khai phá dữ liệu
• Phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật tích hợp cơ sở dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mở rộng XML
• Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu
• Chuẩn dành cho khai phá dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu trong khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Hướng dữ liệuKhai phá dữ liệu phân tán
• Khai phá dữ liệu không tĩnh
• Khai phá luật kết hợp
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Association rule
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Kiểu mẫu dùng để khai phá
• Ứng dựng của kho dữ liệu
• Ứng dựng của khai phá dữ liệu