[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Ứng
dụng phương pháp hồi quy Bayes vào việc dự báo thời tiết
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
DANH
MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH
MỤC CÁC HÌNH VẼ
DANH
MỤC CÁC BẢNG
LỜI
MỞ ĐẦU
CHƯƠNG
I. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.1.
Khái niệm về khai phá dữ liệu (Data mining)
1.2.
Kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu
1.3.
Các giai đoạn của quá trình khai phá dữ liệu
1.4.
Chức năng khai phá dữ liệu
1.4.1.
Phân lớp (classification)
1.4.2.
Hồi quy (regression)
1.4.3.
Phân cụm (clustering)
1.4.4.
Tổng hợp (summarization)
1.4.5.
Phân tích sự phát triển và độ lệch (evolution and deviation analysis)
1.5.
Một số thuật toán khai phá dữ liệu
1.5.1.
Phân lớp bằng cây quyết định
1.5.2.
Phương pháp gom nhóm K – Means
1.6.
Một số ứng dụng của khai phá dữ liệu
1.7.
Khai phá dữ liệu và một số phần mềm ứng dụng
1.7.1.
Phần mềm Weka
1.7.2.
Chương trình dự báo thời tiết eWeather
CHƯƠNG
II. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ DỰ BÁO THỜI TIẾT VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỂ DỰ BÁO THỜI TIẾT
2.1.
Khái niệm về thời tiết và các phương pháp dự báo thời tiết
2.1.1.
Thời tiết và khí hậu
2.1.2.
Các phương pháp dự báo thời tiết
2.2.
Bản đồ thời tiết
2.2.1.
Bản đồ SyNốp
2.2.2.
Bản đồ Faximin
2.3.
Các nhân tố ảnh hưởng đến thời tiết
2.3.1.
Nhiệt độ không khí trung bình
2.3.2.
Độ ẩm không khí trung bình
2.3.3.
Mây
2.3.4.
Mưa
2.4.
Cơ sở lý thuyết
2.4.1.
Một số khái niệm cơ bản
2.4.2.
Phát biểu định lý Bayes
2.4.3.
Mạng Bayes (Bayesian Network)
2.4.4.
Cách xây dựng mạng Bayes
2.4.5.
Phân lớp Naive Bayes
Chương
III. ỨNG DỤNG BAYESIAN ĐỂ XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT
3.1.
Đặt vấn đề
3.2.
Phân tích bài toán
3.3.
Hệ thống chương trình
3.3.1.
Dữ liệu thu thập
3.3.2.
Giao diện chương trình
3.4.
Một số kết quả dự báo thời tiết
3.5.
So sánh kết quả dự đoán và kết quả thực tế
KẾT
LUẬN
TÀI
LIỆU THAM KHẢO
PHỤ
LỤC
Bài viết liên quan
