• Bài giảng Cơ sở lập trình: Giới thiệu môn học - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Cơ sở lập trình: Giới thiệu môn học - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Cơ sở lập trình: Giới thiệu môn học, chương này trình bày những nội dung gồm: nội dung môn học, phương pháp đánh giá, tài liệu tham khảo, trao đổi và thảo luận,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     15 p dtu 26/11/2023 37 0

  • Bài giảng Cơ sở lập trình: Struct (Kiểu cấu trúc) - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Cơ sở lập trình: Struct (Kiểu cấu trúc) - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Cơ sở lập trình: Struct (Kiểu cấu trúc), chương này trình bày những nội dung gồm: định nghĩa kiểu cấu trúc (Struct); khai báo biến cấu trúc; truy xuất các thành phần trong cấu trúc; mảng cấu trúc; các ví dụ minh họa và bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     35 p dtu 26/11/2023 68 0

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression, chương này trình bày những nội dung về: khái niệm hồi qui tuyến tính (linear regression); hồi qui tuyến tính đơn biến; hồi qui tuyến tính đa biến; phương pháp ước lượng tham số; các mở rộng; linear regression dùng gradient descent;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     64 p dtu 26/11/2023 31 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models, chương này trình bày những nội dung về: introduction; voting; bagging; boosting; stacking and blending; learning ensembles; methods of constructing ensembles; bias-variance tradeoff; simple ensemble techniques;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     90 p dtu 26/11/2023 34 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu luật kết hợp; các ứng dụng; định nghĩa và mô hình hóa bài toán; thuật toán Apriori; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     76 p dtu 26/11/2023 32 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Genetic algorithm - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Genetic algorithm - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Genetic algorithm, chương này trình bày những nội dung về: introduction to genetic algorithms (GA); classes of search techniques; nature to computer mapping; GA operators and parameters; example and homework;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     70 p dtu 26/11/2023 28 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Introduction, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu môn học, tài liệu tham khảo, hình thức đánh giá; danh sách các đề tài - đồ án môn học; các vấn đề trong data mining;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     26 p dtu 26/11/2023 35 0

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Data preprocessing - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Data preprocessing - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Data preprocessing, chương này trình bày những nội dung về: why preprocess the data; descriptive data summarization; data cleaning; data integration and transformation; data reduction; discretization and concept hierarchy generation;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     71 p dtu 26/11/2023 33 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Clustering, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu Clustering; phân loại; thuật toán Kmeans; hierarchical clustering; density-based clustering; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     70 p dtu 26/11/2023 27 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine, chương này trình bày những nội dung về: ôn tập Đại số tuyến tính; bộ phân loại và biên độ phân loại; SVM tuyến tính - bài toán tối ưu hóa; phân loại ký quỹ cứng và mềm; SVM phi tuyến tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     77 p dtu 26/11/2023 33 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Naïve Bayes Classification - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Naïve Bayes Classification - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Naïve Bayes Classification, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu Naïve Bayes Classification (NBC); mô hình toán; các dạng phân phối dùng trong NBC; các ví dụ và bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     36 p dtu 26/11/2023 20 1

  • Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Dimensionality reduction and feature selection - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Dimensionality reduction and feature selection - Trịnh Tấn Đạt

    Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Dimensionality reduction and feature selection, chương này trình bày những nội dung về: introduction to dimensionality reduction and feature selection; principal component analysis (PCA); fisher’s linear discriminant analysis (LDA);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

     81 p dtu 26/11/2023 20 1

Hướng dẫn khai thác thư viện số

Thống Kê

getDocumentFilter3 p_strSchoolCode=dtu