tailieunhanh - Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 18

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 18. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 150 Lior Rokach and Oded Maimon whereas leaves are denoted as triangles. Note that this decision tree incorporates both nominal and numeric attributes. Given this classifier the analyst can predict the response of a potential customer by sorting it down the tree and understand the behavioral characteristics of the entire potential customers population regarding direct mailing. Each node is labeled with the attribute it tests and its branches are labeled with its corresponding values. In case of numeric attributes decision trees can be geometrically interpreted as a collection of hyperplanes each orthogonal to one of the axes. Naturally decisionmakers prefer less complex decision trees since they may be considered more comprehensible. Furthermore according to Breiman et al. 1984 the tree complexity has a crucial effect on its accuracy. The tree complexity is explicitly controlled by the stopping criteria used and the pruning method employed. Usually the tree complexity is measured by one of the following metrics the total number of nodes total number of leaves tree depth and number of attributes used. Decision tree induction is closely related to rule induction. Each path from the root of a decision tree to one of its leaves can be transformed into a rule simply by conjoining the tests along the path to form the antecedent part and taking the leaf s class prediction as the class 9 Classification Trees 151 value. For example one of the paths in Figure can be transformed into the rule If customer age is is less than or equal to or equal to 30 and the gender of the customer is Male - then the customer will respond to the mail . The resulting rule set can then be simplified to improve its comprehensibility to a human user and possibly its accuracy Quinlan 1987 . Algorithmic Framework for Decision Trees Decision tree inducers are algorithms that automatically construct a decision tree from a given dataset. Typically the goal is to find the optimal decision tree .

• Cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc cơ sở dữ liệu
• kiến thức máy tính
• ứng dụng khai thác dữ liệu
• sổ tay dữ liệu máy tính
• phương pháp khai thác dữ liệu
• mô hình dữ liệu NCBI
• cơ sở dữ liệu
• cơ sở dữ liệu EMBL EBI
• cơ sở dữ liệu CIB DDBJ
• nghiên cứu sinh học
• sinh học bài giảng sinh học
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữu liệu
• Cấu trúc dữ liệu trong SQL server
• Cấu trúc dữ liệu
• Tạo cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Vị trí cấu trúc dữ liệu
• Áp dụng tin học
• Quan hệ giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cơ bản
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Đánh giá thuật toán
• Thiết kế cấu trúc dữ liệu
• Hệ cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Các hệ cơ sở dữ liệu
• Khôi phục dữ liệu
• An toàn dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu
• Thành phần cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc giải thuật
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Lập trình dữ liệu
• Công nghệ thông tin
• Đề thi cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng hệ cơ sở dữ liệu
• Lý thuyết cơ sở dữ liệu
• Phát triển cơ sở dữ liệu
• Thuật toán giải thuật
• Tổng quan cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu cơ sở
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Đặc tính của cơ sở dữ liệu
• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Tầm quan trọng của cấu trúc dữ liệu
• Tiêu chuẩn cấu trúc dữ liệu
• Kiểu dữ liệu cơ sở
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu con trỏ
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Dữ liệu đa phương tiện
• Các cấu trúc dữ liệu đa chiều
• Cấu trúc dữ liệu đa chiều
• tài liệu học vi tính
• hệ thống cơ sở dữ liệu
• tìm hiểu cơ sở dữ liệu
• xây dựng cơ sở dữ liệu
• nghiên cứu cơ sở dữ liệu
• cấu trức lưu trữ ngoài
• Tài liệu cấu trúc cây
• Khái niệm cấu trúc cây
• Thông tin cấu trúc
• Tổng quan cấu trúc cây
• Đặc điểm cấu trúc dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu quốc gia
• Khoa học và công nghệ
• Phần mềm quản trị
• Ngôn ngữ lập trình minh hoạ
• Kỹ thuật tìm kiếm
• Giải thuật và cấu trúc dữ liệu
• Khái niệm cấu trúc dữ liệu
• Bài toán toán tin học
• Đặc tả vấn đề
• Cơ sở dữ liệu Chương 3
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Mô hình Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu trong GIS
• Dữ liệu không gian
• Cấu trúc dữ liệu Vector
• Dữ liệu Raster
• Bài giảng dữ liệu