Thư Viện Số
Trường Đại học Đông Đô
  • Trang chủ HDIU
    • Giới thiệu
    • Tuyển sinh
    • Đào tạo chính quy
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
    • Giáo trình học phần
    • Audio Book
    • Tạp chí khoa học
  • Bài giảng số
    • Video bài giảng
    • Slide bài giảng
    • Podcast
    • Webinar – Seminar
  • Ngân hàng đề
    • Flashcard kiến thức
    • Đề cương ôn tập
    • Trắc nghiệm học phần
    • Ngân hàng câu hỏi
    • Đề thi học phần
    • Bài tập tình huống
  • Luận văn
    • Khóa luận tốt nghiệp
    • Đồ án tốt nghiệp
    • Báo cáo thực tập
    • Đề tài nghiên cứu
  • Mô phỏng
    • Thí nghiệm ảo
    • Mô phỏng kỹ thuật
    • Mô phỏng công nghệ
    • Mô phỏng kinh tế
    • Mô phỏng y khoa
  • Chuyên ngành
    • Kinh doanh - Marketing
    • Tài chính - Ngân hàng
    • Kỹ thuật - Công nghệ
    • Công nghệ thông tin
    • Dược - Xét nghiệm
    • Kinh tế - Quản lý
    • Luật Kinh tế
    • Điều dưỡng
    • Ngoại ngữ
    • Kế toán
    • Du lịch
    • Thú y
  • Kỹ năng
    • Kỹ năng học tập
    • Kỹ năng nghiên cứu
    • Kỹ năng thuyết trình
    • Kỹ năng số
    • Kỹ năng nghề nghiệp
    • Kỹ năng xin việc
    • Khởi nghiệp
  • Kiểm định
    • Văn bản kiểm định
    • Tiêu chuẩn kiểm định
    • Quy trình kiểm định
    • Minh chứng kiểm định
  • Tin tức
    • Giới thiệu
    • Thông báo
    • Nội quy thư viện
    • Dịch vụ thư viện
    • Hoạt động thư viện
  • Trang chủ HDIU
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
  • Bài giảng số
  • Ngân hàng đề
  • Luận văn
  • Mô phỏng
  • Chuyên ngành
  • Kỹ năng
  • Kiểm định
  • Tin tức
  • Thêm

Kết quả tìm kiếm:

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả: Thân Quang Khoát

Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Học máy: Chương 4 - Phân lớp dựa trên học máy

Chương 4 giới thiệu về máy véctơ hỗ trợ trong kinh tế, phân loại dữ liệu, dự đoán rủi ro, phân khúc thị trường và cách thức sử dụng máy vectơ hỗ trợ.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Tối ưu hóa quá trình hấp phụ xanh methylene bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp máy vectơ hỗ trợ bình phương nhỏ nhất

Bài viết đề xuất việc tối ưu hóa quá trình hấp phụ chất màu hữu cơ độc hại Methylene Blue (MB) nhờ vật liệu tổ hợp nano Sunfat Kẽm/Than hoạt tính ( ZnS NPs/AC ) nhằm xác định các điều kiện thực nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất hấp phụ MB bằng mô hình trí tuệ nhân tạo (ANN) và mô hình Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM).
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu

Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; máy vectơ hỗ trợ (Support vector machine); mặt siêu phẳng phân tách; mặt siêu phẳng có lề cực đại; dữ liệu phân tách được tuyến tính (SVM); tính toán mức lề;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Học máy: Các phương pháp học có giám sát (P7) - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Học máy - Các phương pháp học có giám sát: Máy vectơ hỗ trợ cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về máy vectơ hỗ trợ, mặt siêu phẳng phân tách, mặt siêu phẳng có lề cực đại, dữ liệu phân tách được tuyền tính, tính toán mức lề, cực đại hóa mức lề, bài toán tối ưu,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›
Trường Đại học Đông Đô

Thông tin liên hệ

Địa chỉ:  Trụ sở chính: Số 8, Đường Phú Nghĩa, xã Phú Nghĩa, TP. Hà Nội
Cơ sở 1:  60B Nguyễn Huy Tưởng, Phường Thanh Xuân, TP. Hà Nội
Số điện thoại:  024.3771.9960 - 024.3771.9961
Email:  thuvien@hdiu.edu.vn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÔNG ĐÔ

  • Trang chủ
  • Tuyển sinh
  • Đào tạo chính quy

Thư viện số

  • Bài giảng số
  • Mô phỏng
  • Chuyên ngành
Phát triển bởi:DLib Hub