[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Dự
đoán kết quả học tập của sinh viên trường nghề sử dụng phương pháp hồi quy
bayes
File toàn văn Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây
File thuyết trình Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây
MỤC
LỤC
MỞ
ĐẦU
CHƯƠNG
I: KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ PHÁT HIỆN TRI THỨC
1.1.
Khai phá dữ liệu
1.1.1.
Khái niệm
1.1.2.
Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức
1.1.3.
Quá trình phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu
1.1.3.1.
Xác định bài toán
1.1.3.2.
Thu thập và tiền xử lý
1.1.3.3.
Khai phá dữ liệu và rút ra các tri thức
1.1.3.4.
Phát biểu và đánh giá kết quả
1.1.3.5.
Sử dụng tri thức đã phát hiện
1.2.
Các phương pháp khai phá dữ liệu
1.2.1.
Phương pháp quy nạp .
1.2.2.
Cây quyết định và luật
1.2.3.
Khai phá luật kết hợp
1.2.3.1.
Giới thiệu
1.2.3.2.
Các khái niệm cơ bản
1.2.3.3.
Thuật toán khai phá dữ liệu bằng luật kết hợp
1.2.4.
Mạng Neuron
1.2.5.
Giải thuật di truyền
1.3.
Ứng dụng của khai phá dữ liệu
CHƯƠNG
II: HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VÀ MÔ HÌNH HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH
2.1.
Hệ hỗ trợ ra quyết định
2.1.1.
Khái niệm
2.1.2.
Các thành phần của hệ hỗ trợ ra quyết định
2.1.3.
Phân loại hệ hỗ trợ ra quyết định
2.2.
Mô hình hỗ trợ quyết định
2.2.1.
Vai trò các mô hình toán học
2.2.2.
Các mô hình toán học hỗ trợ ra quyết định
2.3.
Vận dụng phương pháp toán học để phân lớp dữ liệu
2.3.1.
Khái niệm về phân lớp
2.3.2.
Các bước chính để giải quyết bài toán phân lớp
2.3.3.
Phương pháp phân lớp Naive Bayesian
2.3.3.1.
Định lý Bayes
2.3.3.2.
Mô hình Phân lớp Naive Bayes (NBC)
2.3.3.3.
Các bước thực hiện thuật toán Naive Bayes
2.3.3.4.
Thuật toán phân loại KQHT Naive Bayes
2.3.3.5.
Một số ưu điểm của phương pháp Naive Bayes
CHƯƠNG
III: PHÂN TÍCH HỒI QUY
3.1.
Khái niệm phân tích hồi quy
3.1.1.
Khái niệm
3.1.2.
Một số dạng hàm cơ bản trong phân tích hồi quy
3.1.3.
Mô hình hồi quy đơn
3.2.
Phân tích phương sai hồi quy
3.3.
Hồi quy tuyến tính đa biến
3.3.1.
Mô hình hồi quy
3.3.2.
Phương trình hồi quy
3.3.3.
Phân tích phương sai hồi quy
3.4.
Phân tích hồi quy tuyến tính trong SPSS
3.4.1.
Phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến trong SPSS
3.4.2.
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến trong SPSS
CHƯƠNG
IV: BÀI TOÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG PHÂN LỚP BAYES ĐỂ DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP
4.1.
Bài toán
4.3.
Chương trình ứng dụng
4.3.
Kết quả thực nghiệm
KẾT
LUẬN
TÀI
LIỆU THAM KHẢO
Bài viết liên quan
