Εξόρυξη Γνώσης από Δεδομένα
|
|
|
- Έχω Μαρκόπουλος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Εξόρυξη Γνώσης από Δεδομένα Το εργαλείο WEKA Ομάδα ιαχείρισης εδομένων,, Τμήμα Πληροφορικής, Πανεπιστήμιο Πειραιώς έσποινα Κοπανάκη Νοέμβριος 2009
2 Τα δεδομένα αφθονούν Μόνο ένα μικρό ποσοστό (5-10%) των συλλεγόμενων δεδομένων τυγχάνει ανάλυσης. Μία τυπική επιχειρησιακή βάση δδ δεδομένων σήμερα περιέχει συχνά μεγάλο αριθμό εγγραφών δεδομένων πολλών διαστάσεων. Τελικά: We are drowning in data, but starving for knowledge! Πώς μπορούν να εξερευνηθούν εκατομμύρια εγγραφών εκατοντάδων μεταβλητών, ώστε να ανακαλυφθούν πρότυπα (patterns)?
3 Ανακάλυψη και Εξόρυξη Γνώσης Η Ανακάλυψη Γνώσης Από Δεδομένα (Knowledge Discovery in Data KDD) είναι η μη τετριμμένη διαδικασία για την εξαγωγή έγκυρων, πρωτότυπων, πιθανώς χρήσιμων και οπωσδήποτε κατανοητών προτύπων (patterns) μέσα στα δεδομένα Η Εξόρυξη Γνώσης (Data Mining) είναι η χρήση αλγορίθμων και τεχνικών για την εξαγωγή προτύπων κατά τη διάρκεια της διαδικασίας KDD Αποτελεί ένα βήμα της KDD διαδικασίας
4 Από τα δεδομένα στην πληροφορία και την γνώση
5 Κύριες εργασίες εξόρυξης γνώσης Εύρεση συσχετίσεων μεταξύ των δεδομένων Κανόνες συσχέτισης Κατηγοριοποίηση σε προκαθορισμένες κλάσεις έντρα απόφασης, νευρωνικά δίκτυα, Bayesian κατηγοριοποίηση Συσταδοποίηση/ Ομαδοποίηση Ιεραρχικοί, διαμεριστικοί, με βάση την πυκνότητα Yes NO Refund No MarSt Single, Divorced Married TaxInc NO < 80K > 80K NO YES
6 Κανόνες Συσχέτισης (Association Rules) Έστω Ι ένα σύνολο από αντικείμενα (items) Ένας κανόνας συσχέτισης έχει τη μορφή X Y όπου X,Y I και X Y = ø Το X ονομάζεται head (κεφαλή) ή LHS (left-hand side) ή antecedent (προηγούμενο) του κανόνα Το Y ονομάζεται body (σώμα) ή RHS (right-hand side) ή consequent (επακόλουθο) του κανόνα Ένας κανόνας σχετίζεται με διάφορα μέτρα ποιότητας όπως: H υποστήριξη (support) του κανόνα ορίζεται ως το ποσοστό των δοσοληψιών που περιέχουν τα αντικείμενα (X Y) ή αλλιώς η πιθανότητα P(X Y) Η εμπιστοσύνη (confidence) του κανόνα ορίζεται ως το ποσοστό των δοσοληψιών του X που περιέχουν και το Υ ή αλλιώς, η εξαρτημένη πιθανότητα P(X Y Χ) = P(X Y)/P(X) A, B, C A, C, E A, D, F,B A, D, C (A,B) C support(abc) = 1/4 confidence (ABC) =1/2 Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4
7 Κατηγοριοποίηση (Classification) Ανάπτυξη ενός μοντέλου πρόβλεψης της κλάσης των στιγμιότυπων ενός προβλήματος Το μοντέλο χτίζεται με βάση ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης (training set) Η απόδοση του μοντέλου αξιολογείται με βάση ένα σύνολο δδ δεδομένων ελέγχου (test set) Εποπτευόμενη μάθηση: χρειάζεται να γνωρίζουμε την κλάση των μ η μ η η χρ ζ γ ρζ μ η η στιγμιότυπων εκπαίδευσης
8 Συσταδοποίηση (Clustering) ιαχωρισμός των δεδομένων σε ομάδες/ συστάδες έτσι ώστε για κάθε εγγραφή που περιλαμβάνει μία συστάδα, η ομοιότητα της με οποιασδήποτε εγγραφή από την ίδια συστάδα να είναι μεγαλύτερη από την ομοιότητα της με οποιασδήποτε εγγραφή από άλλες συστάδες. Μη εποπτευόμενη μάθηση ε γνωρίζουμε την κλάση στην οποία ανήκουν τα δεδομένα εκπαίδευσης. Μας δίνεται ένα σύνολο μετρήσεων, παρατηρήσεων κλπ. με στόχο να ανακαλύψουμε κλάσεις ή ομάδες μέσα στα δεδομένα. Cluster 1 Cluster 2 Data Cluster 3 Cluster 4
9 WEKA: the bird Copyright: Martin Kramer
10 To εργαλείο WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) Machine Learning algorithms in Java. Αναπτύσσεται στο Πανεπιστήμιο του Waikato στη Νέα Ζηλανδία. Ξεκίνησε να αναπτύσσεται το Τα βασικά χαρακτηριστικά της επιτυχίας του WEKA είναι: Παρέχει ποικιλία αλγορίθμων για εξόρυξη ξη γνώσης και μηχανική εκμάθηση. Open source και ελεύθερα διαθέσιμο. Ανεξάρτητη πλατφόρμα. Εύχρηστο από ανθρώπους που δεν είναι ειδικοί σε θέματα εξόρυξης γνώσης. Ενημερωμένο μέχρι και σήμερα με όλους τους αλγόριθμους που υπάρχουν στην ερευνητική βιβλιογραφία. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition) Ian H. Witten, Eibe Frank
11 Εκδόσεις του WEKA To WEKA συνεχώς αναπτύσσεται 3.0: Η έκδοση που αναφέρεται και το ανάλογο βιβλίο 3.2: Προστέθηκε το γραφικό περιβάλλον 3.4: General User Interface (GUI) έκδοση 3.5: Έκδοση ανάπτυξης 3.6: Τρέχουσα σταθερή GUI έκδοση
12 Tο Weka σήμερα Ο σκοπός παραμένει ο ίδιος Άνθρωποι 6 Academic Staff 1 Postdoc 5PhD students t 1 MSc student 2R Research programmers 1 BSc/BCMS Honours Student
13 Εγκατάσταση του WEKA Κατέβασμα του προγράμματος από τη διεύθυνση: Κατέβασμα του προγράμματος από τη διεύθυνση:
14 Περιβάλλον Διεπαφής 14
15 Περιβάλλον διεπαφής (GUI) Το WEKA GUI Chooser window χρησιμοποιείται για να αρχίσει κάποιος τα WEKA s graphical environments. Στο δεξιό μέρος του παραθύρου υπάρχουν 4 κουμπιά Explorer interface: Παρέχει γραφικό περιβάλλον για τις ρουτίνες του weka και τα συστατικά του μέρη, περισσότερο για το exploring of data. Experimenter: Επιτρέπει στη δημιουργία πειραμάτων και στατιστικών αναλύσεων των σχημάτων που παρέχονται. KnowledgeFlow: ίνει ίδιες δυνατότητες με το προηγούμενο αλλά με ένα περιβάλλον που επιτρέπει drag-and-drop. Simple CLI: Παρέχει γραμμή εντολών για τις ρουτίνες του weka και είναι περισσότερο για λειτουργικά συστήματα που δεν έχουν γραμμή εντολών.
16 Μορφή δεδομένων Χρησιμοποιεί flat text files για την περιγραφή των δεδομένων. Τα δεδομένα μπορούν να εισάγονται από ένα αρχείο σε διάφορες μορφές: ARFF, CSV, C4.5, binary Τα αρχεία που περιέχουν το σύνολο δεδομένων πρέπει να έχουν συγκεκριμένο format και να αποθηκεύονται με την επέκταση.arff. Στον φάκελο C:\Program Files\Weka-3-6\data περιέχονται κάποια παραδείγματα τέτοιων αρχείων. εδομένα μπορούν επίσης να δοθούν από ένα URL ή από μία SQL βάση (χρησιμοποιώντας ώ JDBC).
17 ARFF File Format Απαιτεί Η συσχετίζει ένα όνομα με το <relation-name> iris Η καθορίζει ρζ το όνομα και τον τύπο ενός <attribute-name> <datatype> Το Datatype μπορεί να είναι numeric, nominal, string ή sepallength petalwidth class {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica} Η είναι μια γραμμή που δηλώνει την αρχή του data 5.1, 3.5, 1.4, 0.2, Iris-setosa 4.9,?, 1.4,?, Iris-versicolor
18 ARFF File age sex { female, chest_pain_type { typ_angina, asympt, non_anginal, cholesterol exercise_induced_angina { no, class { present, 63,male,typ_angina,233,no,not_present 67,male,asympt,286,yes,present asympt yes present 67,male,asympt,229,yes,present 38,female,non_anginal,?,no,not_present... Περισσότερες πληροφορίες στην εξής ηλεκτρονική διεύθυνση:: waikato ac nz/~ml/weka/arff.html
19 ARFF File outlook {sunny, overcast, temperature {hot, mild, humidity {high, windy {TRUE, play {yes, sunny,hot,high,false,no sunny,hot,high,true,no overcast,hot,high,false,yes rainy,mild,high,false,yes. 19
20 Explorer - Καρτέλες Preprocess: Επιλογή και τροποποίηση των δεδομένων. Classify: Εκπαίδευση και έλεγχος των learning schemes που κάνουν classification ή regression. Cluster: Εφαρμογή clustering στα δεδομένα. Associate: ημιουργεί κανόνες συσχέτισης για τα δεδομένα. Select attributes: Επιλογή των πιο σχετικών χαρακτηριστικών των δεδομένων. Visualize: Προβολή διαδραστικών 2D διαγραμμάτων των δδ δεδομένων. 20
21 Explorer Βασική οθόνη
22 Explorer: Preprocessing Στο επάνω μέρος του παραθύρου υπάρχουν διάφορες καρτέλες Κατά την εκκίνηση του Explorer μόνο η πρώτη καρτέλα είναι ενεργή και αυτό γιατί πρέπει πριν γίνει οτιδήποτε να ανοιχτεί το αρχείο δεδομένων
23 Explorer: Preprocessing Φόρτωση δεδομένων στο Weka Explorer Open file. Εμφάνιση παραθύρου που επιτρέπει την εύρεση αρχείου δδ δεδομένων. Open URL. Ερώτηση για την Uniform Resource Locator διεύθυνση όπου βρίσκονται τα δεδομένα αποθηκευμένα. Open DB. ιαβάζει δεδομένα από τη βάση. Generate... Σου επιτρέπει τη δημιουργία δεδομένων μέσα από μια ποικιλία DataGenerators.
24 Explorer - Preprocessing Τα Pre-processing εργαλεία στο WEKA ονομάζονται filters Το WEKA περιέχει filters για: Discretization, normalization, resampling, attribute selection, transforming, combining attributes, κτλ
25 Explorer: Καρτέλες: Status box To status box βρίσκεται στο κάτω μέρος του παραθύρου και δείχνει κάποια μηνύματα για το τι γίνεται κάθε στιγμή. Παράδειγμα: Όταν ο Explorer είναι απασχολημένος στην φόρτωση ενός αρχείου δεδομένων, τότε το status box κάνοντας δεξί κλικ δίνει ένα μενού με 2 επιλογές: Πληροφορίες ρ για τη μνήμη. Ποσοστό διαθέσιμης μνήμης για το WEKA. Τρέχει ο garbage collector (διαχείριση μνήμης). Τρέχει από την Java ο garbage collector και ψάχνει μνήμη που δεν χρησιμοποιείται ο και την απελευθερώνει, έτσι υπάρχει διαθέσιμη μνήμη για νέες εργασίες. Ο garbage collector τρέχει στο background.
26 Explorer: Καρτέλες: Log button Πατώντας εδώ ανοίγει ένα παράθυρο που περιέχει πληροφορίες που σε κάθε σειρά δηλώνει την ημερομηνία μη και το γεγονός γ που έχει συμβεί κάθε φορά Καθώς το WEKA κάνει διάφορες ενέργειες το log κρατάει πληροφορίες για τις ενέργειες αυτές.
27 Explorer: Preprocessing The Current Relation Εδώ φαίνονται τα δεδομένα που μόλις έχουν εισαχθεί. Έχει 3 πεδία: Relation: Το όνομα του relation, όπως δίνεται στο αρχείο. Τα Filters τροποποιούν το όνομα ενός relation. Instances: Ο αριθμός των instances (data points/records) των δδ δεδομένων. Attributes: Ο αριθμός των χαρακτηριστικών (features) των δεδομένων.
28 Explorer: Preprocessing Working With Attributes: No.: ηλώνει τον αριθμό του χαρακτηριστικού με τη σειρά που βρίσκεται μέσα στο αρχείο δδ δεδομένων. Selection tick boxes: Μπορεί να γίνει επιλογή ορισμένων χαρακτηριστικών που έχουν σχέση με την ανάλυση. Name: Tο όνομα του κάθε χαρακτηριστικού όπως είναι δηλωμένο στο αρχείο δεδομένων.
29 Explorer: Preprocessing Selected attribute Name: Το όνομα του χαρακτηριστικού που έχει επιλεχθεί Type: Ο τύπος του επιλεγμένου χαρακτηριστικού, συνήθως Nominal or Numeric. Missing: Το ποσοστό των instances στα δεδομένα που λείπουν δεδομένα. Distinct: Ο αριθμός των διαφορετικών τιμών που περιέχουν τα δεδομένα για το επιλεγμένο χαρακτηριστικό. Unique: Το ποσοστό των instances στα δεδομένα που έχουν τιμή που για άλλο χαρακτηριστικό δεν έχουν τα άλλα instances.
30 Explorer: Preprocessing Filters Γίνεται μετατροπή των δεδομένων με διάφορους τρόπους. Επιλέγεται από τη λίστα το filter. Μόλις γίνεται η επιλογή παρουσιάζεται το όνομα του εκεί που επιλέχθηκε. Πατώντας εκεί ανοίγει παράθυρο με τις ρυθμίσεις του τρέχοντος ρχ filter.
31 12/4/2009 University of Waikato 31
32 12/4/2009 University of Waikato 32
33 12/4/2009 University of Waikato 33
34 12/4/2009 University of Waikato 34
35 12/4/2009 University of Waikato 35
36 12/4/2009 University of Waikato 36
37 12/4/2009 University of Waikato 37
38 12/4/2009 University of Waikato 38
39 12/4/2009 University of Waikato 39
40 12/4/2009 University of Waikato 40
41 12/4/2009 University of Waikato 41
42 12/4/2009 University of Waikato 42
43 12/4/2009 University of Waikato 43
44 12/4/2009 University of Waikato 44
45 12/4/2009 University of Waikato 45
46 12/4/2009 University of Waikato 46
47 12/4/2009 University of Waikato 47
48 12/4/2009 University of Waikato 48
49 12/4/2009 University of Waikato 49
50 12/4/2009 University of Waikato 50
51 12/4/2009 University of Waikato 51
52 Explorer - Clustering data Το WEKA περιέχει αλγόριθμους συσταδοποίσης για εύρεση ομάδων όμοιων εγγραφών στο σύνολο των δεδομένων. Κάποια παραδείγματα είναι: k-means, M EM, Cobweb, b X-means, FarthestFirst tfi t Οι συστάδες μπορούν να οπτικοποιηθούν και να συγκριθούν με τις πραγματικές συστάδες (εάν ά δίνονται). ) Γίνεται εκτίμηση βασιζόμενη στη loglikelihood εάν το clustering scheme παράγει κατανομή πιθανότητας. 12/4/2009 University of Waikato 52
53 Explorer - Clustering Αφού έχει επιλεγεί ένα σύνολο δεδομένων είναι δυνατόν να γίνει συσταδοποίηση (εύρεση ομάδων όμοιων δεδομένων). ) Από την καρτέλα cluster μπορεί να επιλεγεί ένας αλγόριθμος με βάση τον οποίο θα γίνει συσταδοποίηση και με το κουμπί start να αρχίσει η εκτέλεση του αλγορίθμου.
54 Explorer - Clustering Οι αλγόριθμοι συσταδοποίησης που έχουν υλοποιηθεί είναι οι: Cobweb (ιεραρχική συσταδοποίηση) DBScan EM Farthest First OPTICS SimpleKmeans (K-means) Xmeans
55 Explorer - Clustering Οι τιμές των παραμέτρων κάθε αλγορίθμου συσταδοποίησης (όπως ο αριθμός των clusters στον kmeans, το eps και το MinPts στον DBScan) μπορούν να τροποποιηθούν από μία καρτέλα που εμφανίζεται με διπλό κλικ πάνω στο όνομα του αλγορίθμου όταν αυτός έχει επιλεγεί. Με δεξί κλικ πάνω στο όνομα του αλγορίθμου που έχει ήδη εκτελεστεί στα δεδομένα (από το result list) εμφανίζεται ένα μενού με την βοήθεια του οποίου μπορεί να εμφανιστεί η γραφική αναπαράσταση των δεδομένων, με βάση τις ομάδες που έχουν προκύψει από το clustering
56 12/4/2009 University of Waikato 56
57 12/4/2009 University of Waikato 57
58 12/4/2009 University of Waikato 58
59 12/4/2009 University of Waikato 59
60 12/4/2009 University of Waikato 60
61 12/4/2009 University of Waikato 61
62 12/4/2009 University of Waikato 62
63 12/4/2009 University of Waikato 63
64 12/4/2009 University of Waikato 64
65 Explorer - Classification Selecting a Classifier Πατώντας στο επάνω μέρος της καρτέλας αυτής δίνεται το GenericObjectEditor dialog box και επιλέγουμε τον classifier που επιθυμούμε. Οι classifiers στο WEKA είναι μοντέλα για την πρόβλεψη nominal ή numeric quantities. Τα ενσωματωμένα learning schemes περιέχουν: Decision trees και λίστες, instance-based classifiers, support vector machines, multi-layer perceptions, p logistic regression, Bayes nets,
66 Explorer - Classification Επιλογές Use training set: Ο classifier αποτιμάται στο πόσο καλά μπορεί να προβλέψει την class των instances που εκπαιδεύτηκε. Supplied test set: Ο classifier αποτιμάται στο πόσο καλά προβλέπει την class από το set των instances που φορτώθηκαν από το αρχείο. Cross-validation: Ο classifier αποτιμάται από cross-validation, χρησιμοποιώντας τον αριθμό των folds που εισάγονται στο ανάλογο πεδίο. Percentage split: Ο classifier αποτιμάται στο πόσο καλά προβλέπει ένα certain percentage των δεδομένων που προσφέρονται για testing. Τα δεδομένα αυτά εξαρτώνται από την τιμή που εισάγεται στο πεδίο.
67 Explorer - Classification Αποτελέσματα Run information: Πληροφορίες σχετικά με τις επιλογές του learning scheme, relation name, instances, attributes και το test mode που σχετίζονται με τη διαδικασία. Classifier model (full training set): Μια textual αναπαράσταση του classification μοντέλου που δημιουργήθηκε σε όλα τα training data. Summary: Λίστα στατιστικών για το πώς έγινε η πρόβλεψη την true class των instances κάτω από το επιλεγμένο test mode. Detailed Accuracy By Class: Μια πιο λεπτομερής αναφορά ανά class για την ακρίβεια πρόβλεψης του classifier. Confusion Matrix: ί είχνει πόσα instances αντιστοιχίζονται σε κάθε class. Τα στοιχεία δείχνουν τον αριθμό των test examples των οποίων η ακριβής class είναι η γραμμή και των οποίων η προβλεπόμενη class είναι η στήλη.
68 12/4/2009 University of Waikato 68
69 12/4/2009 University of Waikato 69
70 12/4/2009 University of Waikato 70
71 12/4/2009 University of Waikato 71
72 12/4/2009 University of Waikato 72
73 12/4/2009 University of Waikato 73
74 12/4/2009 University of Waikato 74
75 12/4/2009 University of Waikato 75
76 12/4/2009 University of Waikato 76
77 12/4/2009 University of Waikato 77
78 12/4/2009 University of Waikato 78
79 12/4/2009 University of Waikato 79
80 12/4/2009 University of Waikato 80
81 12/4/2009 University of Waikato 81
82 12/4/2009 University of Waikato 82
83 12/4/2009 University of Waikato 83
84 12/4/2009 University of Waikato 84
85 12/4/2009 University of Waikato 85
86 12/4/2009 University of Waikato 86
87 12/4/2009 University of Waikato 87
88 12/4/2009 University of Waikato 88
89 12/4/2009 University of Waikato 89
90 12/4/2009 University of Waikato 90
91 12/4/2009 University of Waikato 91
92 12/4/2009 University of Waikato 92
93 12/4/2009 University of Waikato 93
94 QuickTime and a TIFF (LZW) decompressor are needed to see this picture. 12/4/2009 University of Waikato 94
95 QuickTime and a TIFF (LZW) decompressor are needed to see this picture. 12/4/2009 University of Waikato 95
96 12/4/2009 University of Waikato 96
97 12/4/2009 University of Waikato 97
98
99 Explorer - Finding associations Το WEKA περιέχει μεταξύ άλλων τον Apriori αλγόριθμο για την εύρεση κανόνων συσχέτισης. ουλεύει μόνο με διακριτά δεδομένα. Μπορεί να προσδιορίσει στατιστικές εξαρτήσεις μεταξύ των ομάδων των χαρακτηριστικών: Γάλα, βούτυρο ψωμί, αυγά (με confidence 0.9 και support 0,5) Ο αλγόριθμος Apriori μπορεί να υπολογίσει όλους τους κανόνες που έχουν ένα δοθέν minimum support και υπερβαίνουν ένα δοθέν επίπεδο confidence. 12/4/2009 University of Waikato 99
100 12/4/2009 University of Waikato 100
101 12/4/2009 University of Waikato 101
102 12/4/2009 University of Waikato 102
103 Explorer Επιλογή χαρακτηριστικών Η καρτέλα αυτή μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να εξετάσει ποια χαρακτηριστικά είναι τα πιο κατάλληλα. Οι μέθοδοι επιλογής χαρακτηριστικών αποτελούνται από δυο μέρη: Μέθοδος εξερεύνησης: best-first, t forward selection, random, exhaustive, genetic algorithm, ranking Μέθοδος εκτίμησης: correlation-based, wrapper, information gain, chi-squared, Ευεληξία: το WEKA επιτρέπει συνδυασμούς αυτών των δυο. 12/4/2009 University of Waikato 103
104 12/4/2009 University of Waikato 104
105 12/4/2009 University of Waikato 105
106 12/4/2009 University of Waikato 106
107 Explorer Οπτικοποίηση Δεδομένων Η οπτικοποίηση είναι πολύ χρήσιμη στην πράξη. Το WEKA μπορεί να οπτικοποιήσει ένα χαρακτηριστικό (1D) ή ζύ ζεύγη χαρακτηριστικών (2D). Κωδικοποιημένες βάση χρώματος οι τιμές των κλάσεων. υνατότητα διαχείρισης ποιοτικών χαρακτηριστικών και ανίχνευση κρυφών δεδομένων. υνατότητα Zoom-in. 12/4/2009 University of Waikato 107
108 12/4/2009 University of Waikato 108
109 12/4/2009 University of Waikato 109
110 12/4/2009 University of Waikato 110
111 12/4/2009 University of Waikato 111
112 12/4/2009 University of Waikato 112
113 12/4/2009 University of Waikato 113
114 12/4/2009 University of Waikato 114
115 12/4/2009 University of Waikato 115
116 Experimenter Ο Experimenter διευκολύνει τη σύγκριση της απόδοσης διαφορετικών learning schemes. Για προβλήματα κατηγοριοποίησης και παλινδρόμησης. Τα αποτελέσματα μπορούν να εξαχθούν σε αρχείο ή βάση δεδομένων. Μπορεί να επαναληφθεί για διαφορετικές τιμές των παραμέτρων. 12/4/2009 University of Waikato 116
117 12/4/2009 University of Waikato 117
118 12/4/2009 University of Waikato 118
119 12/4/2009 University of Waikato 119
120 12/4/2009 University of Waikato 120
121 12/4/2009 University of Waikato 121
122 12/4/2009 University of Waikato 122
123 12/4/2009 University of Waikato 123
124 12/4/2009 University of Waikato 124
125 The Knowledge Flow GUI Χρησιμοποιείται για την εκτέλεση πειραμάτων machine learning. Data sources, classifiers συνδέονται γραφικά Τα δεδομένα ρέουν μέσω των: πχ., data source -> filter -> classifier -> evaluator Τα Layouts μπορούν να αποθηκευτούν και να χρησιμοποιηθούν στη συνέχεια ξανά. 12/4/2009 University of Waikato 125
126 12/4/2009 University of Waikato 126
127 12/4/2009 University of Waikato 127
128 12/4/2009 University of Waikato 128
129 12/4/2009 University of Waikato 129
130 12/4/2009 University of Waikato 130
131 12/4/2009 University of Waikato 131
132 12/4/2009 University of Waikato 132
133 WEKA - αλγόριθμοι Όπως είδαμε, το WEKA υποστηρίζει ένα μεγάλο πλήθος αλγορίθμων για τις 3 κατηγορίες εξόρυξης γνώσης συσχέτιση, κατηγοριοποίηση και συσταδοποίηση με πολλές παραμέτρους Μπορεί να υλοποιηθούν νέοι αλγόριθμοι και να ενσωματωθούν εύκολα στο σύστημα Οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι χρειάζονται να έχουν όλα τα δεδομένα στην κύρια μνήμη με αποτέλεσμα να μην είναι αποτελεσματικό για μεγάλες βάσεις δεδομένων.
134 Ευχαριστώ!
Εξόρυξη Γνώσης - το εργαλείο WEKA
Εξόρυξη Γνώσης - το εργαλείο WEKA Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων, Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Πειραιώς (http:// http://isl.cs.unipi.gr/) Κοτσιφάκος Ευάγγελος ek@unipi.gr Νοέµβριος 2008 Ανακάλυψη και Εξόρυξη
Ανακάλυψη Γνώσης από εδοµένα και Εξόρυξη Γνώσης στο εργαλείο WEKA
Ανακάλυψη Γνώσης από εδοµένα και Εξόρυξη Γνώσης στο εργαλείο WEKA Ειρήνη Ντούτση Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων, Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Πειραιώς (http://isl.cs.unipi.gr/db) 02/04/2008 Ανακάλυψη και
Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 1 Ο Εργαστήριο Εισαγωγή στο WEKA (Preprocessing Select Attributes) Στουγιάννου Ελευθερία estoug@unipi.gr -2- ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Εισαγωγή
«Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών M.I.S. «Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα» Μεταπτυχιακός Φοιτητής: Επιβλέπων Καθηγητής: Εξεταστής Καθηγητής: Τορτοπίδης Γεώργιος Μηχανικός
Εξόρυξη Γνώσης µε SQL Server 2005 Analysis Services
Εξόρυξη Γνώσης µε SQL Server 2005 Analysis Services Γεράσιµος Μαρκέτος Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων, Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Πειραιώς (http://isl.cs.unipi.gr/db) οµή παρουσίασης SQL Server 2005 Επιχειρηµατική
Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 4 Ο Εργαστήριο WEKA (Association Rules) Στουγιάννου Ελευθερία estoug@unipi.gr -2- Κανόνες Συσχέτισης (Association Rules) Εύρεση
«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα
«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα Σεμινάριο 8: Χρήση Μηχανικής Μάθησης στην Εξαγωγή Πληροφορίας Ευάγγελος Καρκαλέτσης, Γεώργιος Πετάσης Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων & Λογισμικού, Ινστιτούτο
Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 2 Ο Εργαστήριο WEKA (CLASSIFICATION) Στουγιάννου Ελευθερία estoug@unipi.gr -2- Κατηγοριοποίηση Αποτελεί μια από τις βασικές
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ Δ.Π.Μ.Σ: «Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες» 2008
Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 3 Ο Εργαστήριο WEKA (CLUSTERING) Στουγιάννου Ελευθερία estoug@unipi.gr -2- Συσταδοποίηση (Clustering) Συσταδοποίηση / Ομαδοποίηση
Ανακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά δεδομένα
6ο Πανελλήνιο Συνέδριο των Εκπαιδευτικών για τις ΤΠΕ «Αξιοποίηση των Τεχνολογιών της Πληροφορίας και της Επικοινωνίας στη Διδακτική Πράξη» Σύρος 6-8 Μαϊου 2011 Ανακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά
ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Δ.Π.Μ.Σ. ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΧΟΥΧΟΥΜΗΣ ΙΩΑΝΝΗΣ Το σύνολο των
ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ (Data Mining) Πανδή Αθηνά
ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ (Data Mining) Πανδή Αθηνά Μάιος 2008 Τα δεδομένα που έχουμε προς επεξεργασία χωρίζονται σε τρία μέρη: 1. Τα δεδομένα εκπαίδευσης (training set) που αποτελούνται από 2528
ΕΜΠ ΔΠΜΣ Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες Αλγόριθμοι Εξόρυξης Πληροφορίας. Διάλεξη02 ΣυνιστώσεςΔεδομένων Οπτικοποίηση&Εξερεύνηση
ΕΜΠ ΔΠΜΣ Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες Αλγόριθμοι Εξόρυξης Πληροφορίας Διάλεξη02 ΣυνιστώσεςΔεδομένων Οπτικοποίηση&Εξερεύνηση Η μορφή των δεδομένων και η σημασία της Δεδομένα input Αλγόριθμοι Εξόρυξης
Ανάλυση μεγάλων δεδομένων με χρήση εργαλείων εξόρυξης δεδομένων. Η περίπτωση μιας εφαρμογής υποστήριξης αποφάσεων εκλογικής ψήφου.
Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών στα Πληροφοριακά Συστήματα Ανάλυση μεγάλων δεδομένων με χρήση εργαλείων εξόρυξης δεδομένων. Η περίπτωση μιας εφαρμογής υποστήριξης αποφάσεων εκλογικής ψήφου.
Κατηγοριοποίηση. Εξόρυξη Δεδομένων και Αλγόριθμοι Μάθησης. 2 ο Φροντιστήριο. Σκούρα Αγγελική
Κατηγοριοποίηση Εξόρυξη Δεδομένων και Αλγόριθμοι Μάθησης 2 ο Φροντιστήριο Σκούρα Αγγελική skoura@ceid.upatras.gr Μηχανική Μάθηση Η μηχανική μάθηση είναι μια περιοχή της τεχνητής νοημοσύνης η οποία αφορά
8. ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
8. ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Στόχος του εργαστηρίου αυτού είναι να δείξει πώς τα εργαστήρια με τα δεδομένα της ICAP μπορούν να υλοποιηθούν χωρίς τη χρήση SQL Server, χρησιμοποιώντας μόνον Excel και Rapid
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Data Mining - Classification
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Data Mining - Classification Data Mining Ανακάλυψη προτύπων σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Σαν πεδίο περιλαμβάνει κλάσεις εργασιών: Anomaly Detection:
Εισαγωγή στο Data Mining Από τα δεδομένα στη γνώση
Εισαγωγή στο Data Mining Από τα δεδομένα στη γνώση Η πληροφορία στη σύγχρονη επιχείρηση Η Ανάγκη Διαδικασία Ορισμός Αφετηρία Πρότυπα Πέραν του ανθρώπινου δυναμικού, η πληροφορία αποτελεί τον πλέον πολύτιμο
Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα
Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα Καρυπίδης Γεώργιος (Μ27/03) Επιβλέπων Καθηγητής: Ιωάννης Βλαχάβας MIS Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Φεβρουάριος 2005 Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική» Μεταπτυχιακή Διατριβή Τίτλος Διατριβής Σύγκριση αλγορίθμων εξόρυξης γνώσης από πολύ μεγάλες βάσεις δεδομένων Ονοματεπώνυμο
Ι. Preprocessing (Επεξεργασία train.arff):
Ονοματεπώνυμο: Κατερίνα Αργύρη Δ.Π.Μ.Σ: Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες Ακαδ. Έτος: 2008-2009 1 Για την παρούσα εργασία διατίθενται τρία σύνολα δεδομένων: Δεδομένα Εκπαίδευσης (train set αρχείο train.arff):
Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Διατμηματικό Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα στα Πληροφοριακά Συστήματα ( MIS ) Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων για την βελτίωση της απόδοσης σε Κατανεμημένα Συστήματα Ζάχος Δημήτριος Επιβλέποντες:
ΔΠΜΣ: ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
Ε Θ Ν Ι Κ Ο Μ Ε Τ Σ Ο Β Ι Ο Π Ο Λ Υ Τ Ε Χ Ν Ε Ι Ο ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ & ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΠΜΣ: ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ:
ΕΡΓΑΣΙΑ : DATASET WEATHER ΕΙΡΗΝΗ ΛΥΓΚΩΝΗ
ΕΡΓΑΣΙΑ : DATASET WEATHER ΕΙΡΗΝΗ ΛΥΓΚΩΝΗ Το dataset weather περιέχει 4 μεταβλητές (outlook, temperature, humidity, windy) και 14 καταχωρήσεις για το καθένα από αυτά. Με βάση αυτές εξετάζεται το γεγονός
Κεφάλαιο 20. Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η.
Κεφάλαιο 20 Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Τεχνητή Νοηµοσύνη, B' Έκδοση - 1 - Ανακάλυψη Γνώσης σε
Διδάσκουσα: Χάλκου Χαρά,
Διδάσκουσα: Χάλκου Χαρά, Διπλωματούχος Ηλεκτρολόγος Μηχανικός & Τεχνολογίας Η/Υ, MSc e-mail: chalkou@upatras.gr Επιβλεπόμενοι Μη Επιβλεπόμενοι Ομάδα Κατηγορία Κανονικοποίηση Δεδομένων Συμπλήρωση Ελλιπών
ΑΝΔΡΟΥΛΑΚΗΣ ΜΑΝΟΣ A.M AΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ
ΑΝΔΡΟΥΛΑΚΗΣ ΜΑΝΟΣ A.M. 09470015 AΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Διδάσκων: Γιώργος Τζιραλής ΔΠΜΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ Στάδιο 1 ο. Προεπισκόπηση-προεπεξεργασία δεδομένων: Δίδονται τα παρακάτω
ΔΠΜΣ: ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΡΟΗ: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ-ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΔΗΜΗΤΡΑ ΤΑΤΣΙΟΥ
ΔΠΜΣ: ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΡΟΗ: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ-ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΔΗΜΗΤΡΑ ΤΑΤΣΙΟΥ ΠΡΟΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ ΚΑΙ ΕΞΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Τα προς επεξεργασία
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. Matlab GUI για FWSVM και Global SVM
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 Matlab GUI για FWSVM και Global SVM Προκειμένου να γίνουν οι πειραματικές προσομοιώσεις του κεφαλαίου 4, αναπτύξαμε ένα γραφικό περιβάλλον (Graphical User Interface) που εξασφαλίζει την εύκολη
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Oμαδοποίηση: Μέρος Δ http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν
Ανακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά δεδομένα
Ανακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά δεδομένα Στέφανος Ουγιάρογλου M.Sc., Εκπαιδευτικός πληροφορικής Υπ. Διδάκτορας, Τμ. Εφαρμοσμένης Πληροφορικής, Πανεπιστήμιο Μακεδονίας stoug@{sch, uom}.gr
ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΠΜΣ : ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΡΟΗ ΠΙΘΑΝΟΝΤΗΤΕΣ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑ 08: ΕΙΡΗΝΗ ΛΥΓΚΩΝΗ 1 Ο ΣΤΑΔΙΟ: Πριν εφαρμόσουμε οποιοδήποτε αλγόριθμο
Ευφυής Προγραμματισμός
Ευφυής Προγραμματισμός Ενότητα 10: Δημιουργία Βάσεων Κανόνων Από Δεδομένα-Προετοιμασία συνόλου δεδομένων Ιωάννης Χατζηλυγερούδης Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Δημιουργία Βάσεων Κανόνων
Σχεδιασμός Βάσεων Δεδομένων
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Σχεδιασμός Βάσεων Δεδομένων Εργαστήριο 1 Δρ. Βασιλική Κούφη Περιεχόμενα 1. Εισαγωγή 2. Κύκλος ζωής ανάπτυξης Βάσεως Δεδομένων 3. Oracle SQL Developer Data
Εισαγωγή στην εξόρυξη δεδομένων. ή Εισαγωγή στην εξόρυξη γνώσης από δεδομένα
Εισαγωγή στην εξόρυξη δεδομένων ή Εισαγωγή στην εξόρυξη γνώσης από δεδομένα 1 Δεδομένα, δεδομένα, δεδομένα... Παράγονται όλο και περισσότερα δεδομένα: Τραπεζικά, τηλεπικοινωνιακά,... Επιστημονικά δεδομένα:
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΠΟ EXCEL ΣΤΟ GRETL
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΠΟ EXCEL ΣΤΟ GRETL Με το οικονομετρικό λογισμικό GRETL μπορούμε να κάνουμε Ανάλυση Χρονοσειρών σε δεδομένα (χρονοσειρές) με διάφορες μεθόδους και μοντέλα. Επειδή είναι εύκολο να βρούμε
Ταξινόμηση. Εισαγωγή. Ορισμός. Ορισμός. Τεχνικές Ταξινόμησης. Εισαγωγή
0 0 0 Εισαγωγή Ταξινόμηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης ενός αντικειμένου σε μια ή περισσότερες προκαθορισμένες κατηγορίες (κλάσεις) Ταξινόμηση Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan,
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 6 ο : Ταξινομήσεις εικόνων μη επιβλεπόμενη ταξινόμηση
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 6 ο : Ταξινομήσεις εικόνων μη επιβλεπόμενη ταξινόμηση Μια από τις σημαντικότερες τεχνικές αυτοματοποιημένης ερμηνείας εικόνων, είναι η ταξινόμηση. Με τον όρο ταξινόμηση εννοείται η διαδικασία
υποδείγματος για την αξιολόγηση αυτοκινήτων με τεχνικές Data Mining.»
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Διπλωματική εργασία με θέμα: «Ανάπτυξη υποδείγματος για την αξιολόγηση αυτοκινήτων με
Πανεπιστήµιο Πειραιώς - Τµήµα Πληροφορικής. Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Mining) Τεχνικές Data Mining. Γιάννης Θεοδωρίδης
Πανεπιστήµιο Πειραιώς - Τµήµα Πληροφορικής Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Mining) Τεχνικές Data Mining Γιάννης Θεοδωρίδης Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων Εργαστήριο Πληροφοριακών Συστηµάτων
Κεφάλαιο 9. Εξαγωγή Κανόνων Συσχέτισης
Κεφάλαιο 9. Εξαγωγή Κανόνων Συσχέτισης Σύνοψη Σ αυτό το κεφάλαιο θα μελετήσουμε τον αλγόριθμο Assosiation Rules. Ο συγκεκριμένος αλγόριθμος παράγει συσχετίσεις μεταξύ αντικειμένων και ανήκει στην οικογένεια
Αναγνώριση Προτύπων Εργασία 1η Classification
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Αναγνώριση Προτύπων Εργασία 1η Classification Κιντσάκης Αθανάσιος 6667 Μόσχογλου Στυλιανός 6978 30 Νοεμβρίου,
ΠΜΣ Πληροφορικής Πανεπιστηµίου Πειραιά. Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Εισαγωγή. Γιάννης Θεοδωρίδης
ΠΜΣ Πληροφορικής Πανεπιστηµίου Πειραιά Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Εισαγωγή Γιάννης Θεοδωρίδης Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Πειραιά http://isl.cs.unipi.gr/db/courses/dm πληµµύρα από δεδοµένα
Εισαγωγή στους Υπολογιστές
Εισαγωγή στους Υπολογιστές Ενότητα #5: Διαγράμματα ροής (Flow Charts), Δομές επανάληψης Καθ. Δημήτρης Ματαράς Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Χημικών Μηχανικών Διαγράμματα ροής (Flow Charts), Δομές επανάληψης
Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής. Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Συσταδοποίηση. Γιάννης Θεοδωρίδης
Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Συσταδοποίηση Γιάννης Θεοδωρίδης Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων Εργαστήριο Πληροφοριακών Συστηµάτων http://isl.cs.unipi.gr/db
Μέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων
Μέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων Εισηγητής: ρ Ηλίας Ζαφειρόπουλος Εισαγωγή Ιατρικά δεδοµένα: Συλλογή Οργάνωση Αξιοποίηση Data Mining ιαχείριση εδοµένων Εκπαίδευση
6. ΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ ΤΟΥ ΧΑΡΤΗ
6. ΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ ΤΟΥ ΧΑΡΤΗ Θα προχωρήσουμε στη δημιουργία ενός χάρτη με τίτλο, υπόμνημα, κλίμακα και βορρά προσανατολισμού, τον οποίο και θα εκτυπώσουμε. Αρχικά ενεργοποιούμε την επιλογή Layout View. Από
Εργασία «Διαχείριση Δικτύων» Ιούνιος 2014, Θεσ/νίκη
Εργασία «Διαχείριση Δικτύων» Ιούνιος 2014, Θεσ/νίκη 01 Εισαγωγή Μια απλή και γρήγορη εισαγωγή Το Splunk > είναι ένα πρόγραμμα το οποίο πρωτοεμφανίστηκε στην αγορά το 2003 και αποτελεί ένα πρόγραμμα εξόρυξης
Διαχείριση Γνώσης Ροές Διαδικασιών
Στα πλαίσια του εργαστηρίου αυτού θα αποτυπωθεί μια επιχειρηματική διαδικασία χρησιμοποιώντας τεχνολογίες οντολογιών (για τον ορισμό των επιχειρηματικών κανόνων) και δικτύων γνώσης (για την απεικόνιση
Κατηγοριοποίηση (Εποπτευόμενη μάθηση)
Κατηγοριοποίηση (Εποπτευόμενη μάθηση) Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκoυσα: Μαρία Χαλκίδη με βάση slides από J. Han and M. Kamber Data Mining: Concepts and Techniques, 2 nd edition Εποπτευόμενη vs.
Nearest Neighbor Analysis
Nearest Neighbor Analysis QGIS Tutorials and Tips Author Ujaval Gandhi http://google.com/+ujavalgandhi Translations by Christina Dimitriadou Paliogiannis Konstantinos Tom Karagkounis Despoina Karfi This
ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ
Θ.Ε. ΠΛΗ31 (2004-5) ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ #3 Στόχος Στόχος αυτής της εργασίας είναι η απόκτηση δεξιοτήτων σε θέματα που αφορούν τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα και ποιο συγκεκριμένα θέματα εκπαίδευσης και υλοποίησης.
ΑΝΑΠΑΡΑΓΩΓΗ ΜΑΘΗΣΙΑΚΩΝ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ ΣΤΟ ΦΩΤΟΔΕΝΤΡΟ ΜΑΘΗΣΙΑΚΑ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΑ. Οδηγίες για Java
ΑΝΑΠΑΡΑΓΩΓΗ ΜΑΘΗΣΙΑΚΩΝ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ ΣΤΟ ΦΩΤΟΔΕΝΤΡΟ ΜΑΘΗΣΙΑΚΑ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΑ Οδηγίες για Java ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΚΑΙ ΕΚΔΟΣΕΩΝ ΔΙΟΦΑΝΤΟΣ Φεβρουάριος 2018 Οι υπηρεσίες αναπτύχθηκαν από το ΙΤΥΕ
Δρ. Σταύρος Καραθανάσης
Δρ. Σταύρος Καραθανάσης Οδηγίες Εκτέλεσης του Προγράμματος Box Model Chemistry Με το πρόγραμμα Box Model Chemistry μπορούν να εκτελεστούν προσομοιώσεις θαλάμου καπνομίχλης (smog chamber) με τη χρήση διαφορετικών
Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης σε Πολυεπεξεργαστικά Περιβάλλοντα
Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης σε Πολυεπεξεργαστικά Περιβάλλοντα Στεργίου Κωνσταντίνος Α.Μ.496 Σχολή Θετικών Επιστημών - Τμήμα Μαθηματικών Μ.Π.Σ. Μαθηματικά και Σύγχρονες Εφαρμογές στα «Υπολογιστικά Μαθηματικά
2. Εισαγωγή Δεδομένων σε Σχεσιακή Βάση Δεδομένων
2. Εισαγωγή Δεδομένων σε Σχεσιακή Βάση Δεδομένων Μετά τον μετασχηματισμό των δεδομένων με τη χρήση του Excel, τα δεδομένα θα εισαχθούν σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων (Microsoft SQL Sever 2005) ώστε να
A3.3 Γραφικά Περιβάλλοντα Επικοινωνίας και Διαχείριση Παραθύρων
A3.3 Γραφικά Περιβάλλοντα Επικοινωνίας και Διαχείριση Παραθύρων Τι θα μάθουμε σήμερα: Να αναφέρουμε τα κύρια χαρακτηριστικά ενός Γραφικού Περιβάλλοντος Επικοινωνίας Να εξηγούμε τη χρήση των κουμπιών του
Εργαστήρια Text Mining & Sentiment Analysis με Rapid Miner
10. Text Mining Για να μπορέσουμε να χρησιμοποιήσουμε τις δυνατότητες text mining του Rapid Miner πρέπει να εγκαταστήσουμε το Text Mining Extension. Πηγαίνουμε Help Updates and Extensions (Marketplace)
Προεπεξεργασία Δεδομένων. Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκουσα: Μαρία Χαλκίδη
Προεπεξεργασία Δεδομένων Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκουσα: Μαρία Χαλκίδη Η διαδικασίας της ανακάλυψης γνώσης Knowledge Discovery (KDD) Process Εξόρυξη δεδομένων- πυρήνας της διαδικασίας ανακάλυψης
Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή
Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Εισαγωγή Στην πλειοψηφία των ορισμών για την ΤΝ, η δυνατότητα μάθησης / προσαρμογής
ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ
ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ 2.2.2.3ζ ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΕΓΧΡΩΜΩΝ ΕΓΓΡΑΦΩΝ Εγχειρίδιο χρήσης λογισμικού ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΣ ΥΠΕΥΘΥΝΟΣ: ΣΤΡΟΥΘΟΠΟΥΛΟΣ ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΣΕΡΡΕΣ, ΜΑΙΟΣ 2007 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ
squared error, Mean absolute error, Root mean squared error) µεγάλωσαν,
ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣ ΣΤΙΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΈΤΟΣ 2009 ΌΝΟΜΑ : ΚΑΤΣΑΒΡΙΑΣ ΕΥΑΓΓΕΛΟΣ Α.Μ. : 09480014 ΕΞΑΜΗΝΟ
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Ηλεκτρονική Υγεία. Εργαστήριο 4 ο : MATLAB
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Ηλεκτρονική Υγεία Εργαστήριο 4 ο : MATLAB Αν. καθηγητής Αγγελίδης Παντελής e-mail: paggelidis@uowm.gr Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Άδειες
ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΧΡΕΟΚΟΠΙΑΣ ΜΕ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΓΝΩΣΗΣ ΑΠΟ ΔΕΔΟΜΕΝΑ(DATA MINING)
ΤΕΙ ΙΟΝΙΩΝ ΝΗΣΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΧΡΕΟΚΟΠΙΑΣ ΜΕ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΓΝΩΣΗΣ ΑΠΟ ΔΕΔΟΜΕΝΑ(DATA MINING) Των σπουδαστών Σκλαβενίτης Αργύρης (Α.Μ. 535) Στασινός
Predicting the Choice of Contraceptive Method using Classification
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗ Predicting the Choice of Contraceptive Method using Classification ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΣ ΧΡΗΣΤΟΣ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: Νικόλαος Σαμαράς ΕΞΕΤΑΣΤΗΣ:
Πανεπιστήµιο Πειραιώς - Τµήµα Πληροφορικής. Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης. (Data Warehousing & Data Mining) Εισαγωγή
Πανεπιστήµιο Πειραιώς - Τµήµα Πληροφορικής Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Data Mining) Εισαγωγή Γιάννης Θεοδωρίδης, Νίκος Πελέκης Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων Εργαστήριο Πληροφοριακών
(classification) 2 ΠΑ.ΠΕΙ. ΓιάννηςΘεοδωρίδης 4.1
Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Data Mining) Κατηγοριοποίηση (classification) Γιάννης Θεοδωρίδης, Νίκος Πελέκης Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων
Visual Flowchart Γενικά
Visual Flowchart 3.020 -Γενικά Το Visual Flowchart ή «Data-Flow Visual Programming Language 3.020» (http://www. emu8086.com/fp) είναι ένα περιβάλλον ανάπτυξης και εκτέλεσης αλγορίθμων απευθείας σε μορφή
ΕΓΧΕΙΡΙΔΙΟ ΜΑΘΗΤΗ. της Πλατφόρμας Τηλεκατάρτισης
ΕΓΧΕΙΡΙΔΙΟ ΜΑΘΗΤΗ της Πλατφόρμας Τηλεκατάρτισης ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1. Εισαγωγή...2 2. Αρχική σελίδα, Εισαγωγή & Περιβάλλον Συστήματος...3 2.1. Αρχική σελίδα εισαγωγής...3 2.2. Εισαγωγή στην Πλατφόρμα Τηλε-κατάρτισης...4
Περιεχόµενα 1. Εγκατάσταση 2. Εισαγωγή 3. Σύνδεση 4. Ρυθµίσεις 2.1 Περιοχή εργασιών και πλοήγησης 2.2 Περιοχή απεικόνισης "Λεπτοµέρειες" 2.3 Περιοχή απεικόνισης "Στατιστικά" 4.1 Προφίλ 4.2 ίκτυο 4.2.1
Περιγραφή των Δεδομένων
Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων Μεγάλης Κλίμακας Χειμερινό Εξάμηνο 2017-2018 1η Άσκηση, Ημερομηνία παράδοσης: Έναρξη Εξεταστικής Χειμερινού Εξαμήνου Ομαδική Εργασία (2 Ατόμων) Σκοπός της εργασίας Σκοπός της
6. ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ
6. ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Στη διάρκεια αυτού του εργαστηρίου θα δούμε τα δεδομένα της ICAP από μια διαφορετική οπτική γωνία, με τη χρήση συστημάτων GIS, κατά γεωγραφική περιοχή και ειδικά κατά
ΠΡΟΣΟΧΗ Η έκδοση 5.40 δεν απαιτεί Convert μετά την εγκατάσταση.
Μελίσσια, 17 Ιουνίου 2010 Εγκατάσταση της έκδοσης 5.40 Προκειμένου να ενημερώσετε τον υπολογιστή σας με την έκδοση 5.40 της εφαρμογής WinEra Essential παρακαλούμε διαβάστε τις οδηγίες που ακολουθούν. Απαραίτητη
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΨΗΦΙΑΚΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ ΚΑΙ ΔΙΚΤΥΑ ΤΙΤΛΟΣ: ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ
ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ: ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΨΗΦΙΑΚΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ ΚΑΙ ΔΙΚΤΥΑ ΤΙΤΛΟΣ: ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ: ΔΕΛΙΤΖΙΑΣ ΙΩΑΝΝΗΣ
Τεχνητή Νοημοσύνη ΙΙ. Εργαστηριακή Άσκηση 6. Μουστάκας Κωνσταντίνος. Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστων
Τεχνητή Νοημοσύνη ΙΙ Εργαστηριακή Άσκηση 6 Μουστάκας Κωνσταντίνος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστων ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΕΧΝΗΤΗ
Αθήνα, Απρίλιος 2018 ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ Αθήνα, Απρίλιος 2018 ΓΕΝΙΚΗ ΓΡΑΜΜΑΤΕΙΑ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΠΕΡΙΟΥΣΙΑΣ ΓΕΝΙΚΗ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΠΕΡΙΟΥΣΙΑΣ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΦΕΛΩΝ ΠΕΡΙΟΥΣΙΩΝ Διεύθυνση Τεχνικών Υπηρεσιών Τμήμα Α
Σύντοµο Εγχειρίδιο Χρήσης. του Λογισµικού Στατιστικής Επεξεργασίας. SPSS for Windows v. 8.0
Εθνικό & Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών Τµήµα Μεθοδολογίας, Ιστορίας & Θεωρίας της Επιστήµης ιαπανεπιστηµιακό Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Βασική και Εφαρµοσµένη Γνωσιακή Επιστήµη» Σύντοµο Εγχειρίδιο
Δημιουργία και επεξεργασία διανυσματικών επιπέδων στο QGIS
Δημιουργία και επεξεργασία διανυσματικών επιπέδων στο QGIS Δημιουργία επιπέδου σχεδίασης 1. Από το Menu Layer Create Layer New Shapefile Layer δημιουργούμε νέο επίπεδο. Στο παράθυρο που ανοίγει (Εικ. 1)
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 7: Ομαδοποίηση Μέρος Α Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το παρόν
Οδηγίες. Εγκατάσταση Προσωπικού Πιστοποιητικού
Οδηγίες για Εγκατάσταση Προσωπικού Πιστοποιητικού Περιεχόµενα Έκδοση πιστοποιητικού... σελ. 2 ηµιουργία αντιγράφου ασφαλείας. σελ. 5 Εγκατάσταση στο λογαριασµό αλληλογραφίας..σελ. 10 Έκδοση πιστοποιητικού
6. ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ
6. ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Στη διάρκεια αυτού του εργαστηρίου θα δούμε τα δεδομένα της ICAP από μια διαφορετική οπτική γωνία, με τη χρήση συστημάτων GIS, κατά γεωγραφική περιοχή και ειδικά κατά
Διάλεξη 06: Αλγόριθμοι εκμάθησης ΜέροςΒ Bayes, ΚανόνεςΣυσχέτισης, ΑδρανήςΕκμάθηση & Ομαδοποίηση
ΕΜΠ ΔΠΜΣ Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες Αλγόριθμοι Εξόρυξης Πληροφορίας Διάλεξη 06: Αλγόριθμοι εκμάθησης ΜέροςΒ Bayes, ΚανόνεςΣυσχέτισης, ΑδρανήςΕκμάθηση & Ομαδοποίηση Αλγόριθμοι Δεδομένα input Αλγόριθμοι
Λογισμική Εφαρμογή Διαχείρισης Ερωτηματολογίων ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ System Συμβουλευτική Α.Ε
σχετικά με τον έλεγχο της καπνιστικής συνήθειας 1 22 Λογισμικές εφαρμογές καταγραφής και αξιοποίησης πληροφοριών σχετικά με τον έλεγχο της καπνιστικής συνήθειας Λογισμική Εφαρμογή Διαχείρισης Ερωτηματολογίων
BHMATA ΓΙΑ ΑΝΑΒΑΘΜΙΣΗ ΣΤΟ 3S/I.T.P.
BHMATA ΓΙΑ ΑΝΑΒΑΘΜΙΣΗ ΣΤΟ 3S/I.T.P. Πριν την έναρξη της διαδικασίας θα θέλαμε να σας ενημερώσουμε ότι η αναβάθμιση διαφέρει σε κάποιες λεπτομέρειες, ανάλογα με το τύπο της βάσης δεδομένων της κάθε χρήσης.
1. Άνοιγμα Και Κλείσιμο Της Εφαρμογής Φυλλομετρητή Ιστού (Internet Explorer)
ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ (INTERNET) ΣΤΟΧΟΙ: 1. Άνοιγμα Και Κλείσιμο Μιας Εφαρμογής Φυλλομετρητή Ιστού (Internet Explorer) 2. Παρουσίαση Μιας Ιστοσελίδας 3. Διακοπή Και Ανανέωση Μιας Ιστοσελίδας (Stop and Refresh) 4.
ΕΓΧΕΙΡΙΔΙΟ ΧΡΗΣΗΣ GRS-1
ΕΓΧΕΙΡΙΔΙΟ ΧΡΗΣΗΣ GRS-1 Σελίδα 1 ΓΕΝΙΚΑ - ΕΙΣΑΓΩΓΗ Το GRS-1 της TOPCON διαθέτει λειτουργικό σύστημα Windows CE NET 6.1 παρέχοντας την δυνατότητα εγκατάστασης οποιασδήποτε εφαρμογής και λογισμικού έκδοσης
ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΒΙΝΤΕΟ ΜΕ ΤΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ VSDC FREE VIDEO EDITOR
ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΒΙΝΤΕΟ ΜΕ ΤΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ VSDC FREE VIDEO EDITOR ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Σελίδα Πως ανοίγουμε αρχείο βίντεο ή εικόνα για επεξεργασία 1 Εφαρμογή εφφέ σε βίντεο ή σε εικόνα 2 Πως κόβεται ένα κομμάτι του βίντεο
Κεφάλαιο 2: Βασικά χαρακτηριστικά και δυνατότητες των G.I.S.
Κεφάλαιο 2: Βασικά χαρακτηριστικά και δυνατότητες των G.I.S. Σύνοψη Στο κεφάλαιο αυτό γίνεται μια περιγραφή των κύριων χαρακτηριστικών των G.I.S. και των βασικών δυνατοτήτων τους. Δίνονται οι βασικές έννοιες
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Εισαγωγή στο Amos Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Ανάλυση Δεδομένων (Θεωρία) Διαφάνεια 2 Περιεχόμενα
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι Εργαστήριο 1 MATLAB ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 1. Θέμα εργαστηρίου: Εισαγωγή στο MATLAB και στο Octave
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 1 Θέμα εργαστηρίου: Εισαγωγή στο MATLAB και στο Octave Περιεχόμενο εργαστηρίου: - Το περιβάλλον ανάπτυξης προγραμμάτων Octave - Διαδικασία ανάπτυξης προγραμμάτων MATLAB - Απλά
ΜΑΘΗΜΑ 10 Ο ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΤΗΣ Β ΓΙΑ ΧΡΗΣΤΕΣ (NON-EXPERTS) Α. ΗΜΙΟΥΡΓΙΑ ΠΙΝΑΚΑ ΕΠΙΛΟΓΩΝ 1. TOOLS DATA UTILITIES SWITCHBOARD MANAGER YES
ΜΑΘΗΜΑ 10 Ο ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΤΗΣ Β ΓΙΑ ΧΡΗΣΤΕΣ (NON-EXPERTS) Α. ΗΜΙΟΥΡΓΙΑ ΠΙΝΑΚΑ ΕΠΙΛΟΓΩΝ 1. TOOLS DATA UTILITIES SWITCHBOARD MANAGER YES 2. ΠΑΤΗΣΤΕ EDIT ΑΛΛΑΞΤΕ ΤΟ ΟΝΟΜΑ COMPANY CLOSE 3. ΠΑΤΗΣΤΕ NEW (CREATE NEW)
Σχήµα 4.1: Εισαγωγή βρόγχου while-loop.
Ο βρόγχος While-loop 1. Ο βρόγχος while-loop εκτελείται έως ότου ικανοποιηθεί µία προκαθορισµένη συνθήκη. 2. Ο αριθµός των επαναλήψεων ενός βρόγχου while-loop δεν είναι εκ των προτέρων προκαθορισµένος,
Visual Basic Γλώσσα οπτικού
Visual Basi Γλώσσα οπτικού προγραµµατισµού «Η αρχή είναι το ήµισυ του παντός» Κουλλάς Χρίστος www.oullas.om oullas 2 Στόχοι Μαθήµατος Οι µαθητές να µπορούν: να εξηγούν τι είναι η Visual Basi. ναεξηγούνταστάδιαδηµιουργίας
ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 25/05/2009 TΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΝΙΚΗ ΜΟΣΧΟΥ
DATA MINING ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 25/05/2009 TΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΝΙΚΗ ΜΟΣΧΟΥ 1 ΠΡΟΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Αφού δεν γνωρίζουμε κάποιο τρόπο για να επιλέξουμε εκ των προτέρων την πιο κατάλληλη και αποδοτική μέθοδο μάθησης
(training data) (test data)
Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης Κατηγοριοποίηση Νίκος Πελέκης, Γιάννης Θεοδωρίδης http://isl.cs.unipi.gr/db/courses/dwdm 1 ΠΑ.ΠΕΙ. Περιεχόµενα Το πρόβληµα της κατηγοριοποίησης Τεχνικές κατηγοριοποίησης
ΛΟΓΙΣΜΙΚΟ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ANYLOGIC
ΛΟΓΙΣΜΙΚΟ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ANYLOGIC Χρησιμοποιούμε την δωρεάν έκδοση του λογισμικού προσομοίωσης Anylogic. Για εκπαιδευτική χρήση μπορείτε να «κατεβάσετε» και να εγκαταστήσετε στον υπολογιστή σας την Personal
2o μέρος εργασίας (Αρχείο cpu)
2o μέρος εργασίας (Αρχείο cpu) Στο dataset cpu, υπάρχουν 209 instances που αντιστοιχούν σε διαφορετικά configurations ενός υπολογιστή. Εξετάζεται το κατά πόσο επηρεάζεται η απόδοση του υπολογιστή από τις
Οδηγίες για την εγκατάσταση του πακέτου Cygwin
Οδηγίες για την εγκατάσταση του πακέτου Cygwin Ακολουθήστε τις οδηγίες που περιγράφονται σε αυτό το file μόνο αν έχετε κάποιο laptop ή desktop PC που τρέχουν κάποιο version των Microsoft Windows. 1) Copy
Εγκατάσταση αρχείων βιβλιοθήκης VHOPE και VHOPE
Εγκατάσταση αρχείων βιβλιοθήκης VHOPE και VHOPE Βήμα 1, εγκατάσταση VHOPE Η εφαρμογή VHOPE θα πρέπει να εγκατασταθεί στο PC σας προτού μπορείτε να αρχίσετε να χρησιμοποιείτε το υλικό παρουσίασης σε αυτό