- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- Crypt Information Security (205 )
- An toàn thông tin (781 )
- Điện tử - Viễn thông (1283 )
- Công nghệ thông tin (3029 )
- Khoa cơ bản (490 )
- Lý luận chính trị (429 )
- Ngoại ngữ (236 )
- GDQP - GDTC (209 )
- Đồ án - Tiểu luận (14 )
- Tài liệu tham khảo khác (590 )
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: thuat toan hoc may ket hop
Kết quả 1-3 trong khoảng 3
-
Phương pháp mới phát hiện URL lừa đảo sử dụng thuật toán học máy kết hợp
Bài viết đề xuất một phương pháp để tăng độ chính xác trong việc phát hiện các URL độc hại bằng cách sử dụng các phương pháp học máy Vector Hỗ trợ Tuyến tính và đa thức Naive Bayes kết hợp với kỹ thuật voting (bỏ phiếu).
14 p actvn 31/10/2024 9 0
Từ khóa: Tấn công lừa đảo, Phương pháp mới phát hiện URL lừa đảo, Phân loại tấn công lừa đảo, Thuật toán học máy kết hợp, Đa thức Naive Bayes
-
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11 - Nguyễn Nhật Quang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo...
21 p actvn 28/02/2023 57 1
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phát hiện luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Chiến lược sinh tập mục thường xuyên, Tập mục thường xuyên
-
Bài giảng Máy học nâng cao: Association rules - Trịnh Tấn Đạt
Bài giảng "Máy học nâng cao: Association rules" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về luật kết hợp, các ứng dụng, định nghĩa và mô hình hóa bài toán, thuật toán Apriori. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.
76 p actvn 30/09/2020 255 1
Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Association rules, Thuật toán Apriori, Mô hình hóa bài toán, Luật kết hợp
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
-
10 22122
-
Bộ sưu tập Kỹ thuật viễn thông
11 17060
-
-
12 24239
-
Bộ sưu tập Tài liệu học tiếng Anh
14 84733
Phát triển bởi Thư viện số
