Mèo của chúng tôi đang chạy đi lấy dữ liệu cho bạn ...

Hỗ Trợ Đồ Án – Sàn thương mại bán code kiếm tiền số 1 Việt Nam

Hỗ Trợ Đồ Án

Học máy và Học máy mô phỏng phức: Thuật toán và Vấn đề rót gán lại

Gửi thông báo lỗi Báo cáo vi phạm bản quyền

[PE2024404] Học máy và Học máy mô phỏng phức: Thuật toán và Vấn đề rót gán lại -33%

Upload bởi:

DevNet27

(0 Đánh giá)

120,000đ

80,000đ

Luận văn "Học máy, học máy mô tả phức: thuật toán và vấn đề rót gạn lỵ" trình bày các phương pháp và thuật toán trong lĩnh vực học máy. Tác giả phân tích các bài toán học máy, đặc điểm của các mô hình học máy mô tả phức, và cách rót gạn lỵ trong học máy. Luận văn chia thành nhiều chương, mỗi chương tập trung vào các khía cạnh khác nhau như thuật toán, mô hình và ứng dụng thực tiễn.

Danh mục Toán học

Loại Tài liệu

Ngày tải lên 13/08/2024

File download [hotrodoan.vn]_msc99_luong_song_van_thesis_542_bueHr_.pdf

Lưu bài

Chức năng đầy đủ và giống demo 100%
Hỗ trợ lắp đặt nếu cần
Hỗ trợ trả lời người mua sau khi tải

Nguyễn Hữu Phúc Thịnh

(Hạng kim cương)

Xem trang

Bài đăng
151

Đánh giá (4)
5/5

Ngày tham gia
19/06/2024

Phần kết luận:

Luận văn đã xem xét một số nội dung trong mô hình học máy có giám sát. Học máy là một lĩnh vực được coi là liên quan mật thiết đến công nghệ trí thức. Tùy thuộc vào lượng thông tin đã có để phân loại học máy thành học máy không giám sát và học máy có giám sát. Bài toán học máy có giám sát đã có nhiều kết quả, trong khi đó bài toán học máy không giám sát lại còn rất ít kết quả. Trong học máy có giám sát, đã có nhiều thuật toán giải quyết công việc phân lớp đề xuất trong đó điển hình có thể kể đến các thuật toán Bayes, thuật toán k-nhóm gần nhất, thuật toán cây quyết định, v.v.

Trong mô hình học máy mô phỏng phức tạp, mỗi khái niệm tương ứng với một tập các luật và dữ liệu được xem xét không chỉ từ tập hợp dữ liệu đơn lẻ mà còn được xem xét theo nhiều tập hợp dữ liệu khác nhau. Nhiều công trình nghiên cứu cho thấy, mô hình học máy mô phỏng phức tạp cho kết quả học máy chính xác hơn so với mô hình đơn tương ứng. Bài toán học máy được gặp trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong công nghệ trí thức và một số dòng của học máy cũng được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu full-text. Bài toán phân lớp tài liệu trong cơ sở dữ liệu full-text là một bài toán khá phổ biến: Có thể sử dụng một số thuật toán học máy có giám sát theo mô hình vector của cơ sở dữ liệu full-text.

Luận văn đã thực hiện được một số nội dung chính như sau:

- Trình bày được một cách nhận diện tổng quan về bài toán học máy, phân loại bài toán học máy và một số thuật toán chính. Nêu dung tổng quan này được tập hợp từ nhiều nguồn tài liệu khác nhau, ở trong nước cũng như ngoài nước.

- Trình bày được những nội dung cơ bản về học máy mô phỏng phức. Luận văn đã trình bày những nét cơ bản nhất về các mô hình học máy mô phỏng phức như FOIL, FOCL, HYDRA, HYDRA-MM. Kết quả của nội dung này được Lương Song Vân học máy, học máy mô phỏng phức: thuật toán và vấn đề rót gán lại từ nhiều công trình nghiên cứu của nhóm học máy tại trường Đại học Tổng hợp California, Irvine.

- Trình bày nội dung cơ bản về cơ sở dữ liệu full-text. Luận văn phát triển để xuất cải tiến mô hình vector, bao gồm việc xem xét tần suất xuất hiện các từ khóa trong tài liệu cũng như vấn đề từ đồng nghĩa. Luận văn cũng trình bày một số thuật toán phân lớp tài liệu đối với cơ sở dữ liệu full-text. Một số kết quả cải tiến ở đây tuy có giá trị chưa cao song thực sự được phát triển bởi chính luận văn trên cơ sở của [5, 13].

Do còn có hạn chế về điều kiện, về khả năng triển khai trên máy tính nên luận văn còn có khiếm khuyết là chưa thể hiện được một cách đầy đủ về bài toán học máy mô phỏng phức lên bài toán tìm kiếm và phân lớp trong cơ sở dữ liệu full-text.

Các thuật toán học máy được gặp khá phổ biến trong các quá trình khám phá trí thức trong các cơ sở dữ liệu (KDD: Knowledge Discovery in Databases) và đây là lĩnh vực định hướng nghiên cứu tiếp của luận văn.

ĐIỂM TRUNG BÌNH