Luận Án Tiến Sĩ Nghiên Cứu Cải Tiến Phân Lớp Đa Nhãn Văn Bản Và Ứng Dụng

Cùng với sự bùng nổ dữ liệu cả về dung lượng lẫn về chủng loại, phân lớp dữ liệu tự động là rất cần thiết và là một trong những chủ đề chính trong khai phá dữ liệu. Trong mười thuật toán khai phá dữ liệu điển hình nhất có tới bảy thuật toán liên quan tới bài toán phân lớp là thuật toán C4.5 và cải biên, thuật toán máy vectơ hỗ trợ SVM (Support Vector Machine, còn được gọi là máy vectơ tựa), thuật toán EM (Expectation–Maximization), thuật toán Adaboost, thuật toán k-láng giềng gần nhất k-NN, thuật toán Bayes “ngây thơ” (Naïve Bayes), thuật toán CART

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Hệ thống thông tin
• Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Hà Quang Thụy và PGS.TS. Phan Xuân Hiếu
• Tác giả: Phạm Thị Ngân
• Số trang: 152
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Quốc gia Hà Nội 2017

Link Download
http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/61203
https://drive.google.com/uc?id=19k4Ycqf70Mnh91WDuYTtXCq4bF3cdNzC
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1