ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ & ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ
|
|
- Κλεοπάτρα Λαμέρας
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ & ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ 8/4/203 5 ο εξόρυξη πληροφορίας
2 Ανακάλυψη γνώσης 2 Web and NLP 23/4/203
3 Ορολογία 3 Data Mining Διαδικασία ανακάλυψης γνώσης μέσω της αναζήτησης προτύπων πληροφορίας στα δεδομένα Το βήμα ανάλυσης της διαδικασίας "Knowledge Discovery in Databases", ή αλλιώς KDD Knowledge Discovery Διαδικασία που αξιοποιεί τεχνικές data mining για εξόρυξη γνώσης σύμφωνα με προκαθορισμένες μετρικές
4 Πρότυπα 4 Το πρότυπο (pattern) είναι μια δήλωση για μια πιθανοτική κατανομή Πρότυπο = αξιόπιστο δείγμα τάσεων, πράξεων ή άλλων παρατηρούμενων χαρακτηριστικών ενός ανθρώπου, μιας ομάδας, ενός οργανισμού, κτλ.
5 Χρησιμότητα Προτύπων 5 Προβλέψεις ή κατηγοριοποιήσεις νέων δεδομένων Ερμηνεία διαθέσιμων δεδομένων Εξαγωγή περιλήψεων για το περιεχόμενο βάσεων δεδομένων και υποστήριξη λήψης αποφάσεων Γραφική αναπαράσταση πληροφορίας
6 Ορισμός 6 Διαδικασία ημι-αυτόματης ανάλυσης μεγάλου όγκου δεδομένων για ανίχνευση προτύπων που είναι: Έγκυρα: ισχύουν με κάποια βεβαιότητα και για νέα δεδομένα Καινούρια: μη-προφανή για το σύστημα Χρήσιμα: επιτρέπουν ενέργειες Κατανοητά: μπορούν να ερμηνευθούν από ανθρώπους Διαδικασία γνωστή και ως Knowledge Discovery in Databases (KDD)
7 Data Mining σε τι είδους data; 7 RBDMS Data Warehouses Transactional DB Advanced DB Systems Object relational Spatial and Temporal Time-Series Multimedia Text Heterogeneous WWW Structure - 3D Anatomy Function D Signal Metadata Annotation GeneFilter Comparison Report GeneFilter Name: GeneFilter Name O2# adjfinal N2#finaladj INTENSITIES RAW NORMALIZED ORF NAME GENE NAME CHRM F G R YAL00C TFC3 A YBL080C PET2 2 A YBR54C RPB5 2 A YCL044C 3 A
8 Γιατί χρειαζόμαστε data mining; 8 Μεγάλος όγκος δεδομένων για παραδοσιακές προσεγγίσεις ανάλυσης: Τεράστιος αριθμός αρχείων (08 02 bytes) Πολυδιάστατα δεδομένα ( γνωρίσματα) Πώς θα διερευνήσουμε εκατομμύρια αρχεία και εκατοντάδες πεδία για να εντοπίσουμε πρότυπα; Web and NLP 23/4/203
9 Γιατί χρειαζόμαστε data mining; 9 Αξιοποίηση διαθέσιμων δεδομένων Μικρό ποσοστό (5% -0%) των δεδομένων αναλύεται Δεδομένα που δεν αναλύονται συλλέγονται μήπως και χρειαστούν μελλοντικά Ο ρυθμός ανάπτυξης των δεδομένων αποκλείει την παραδοσιακή χειρωνατική επεξεργασία Web and NLP 23/4/203
10 Γιατί χρειαζόμαστε data mining; 0 Όσο αυξάνεται η πληροφορία τόσο ελαττώνεται η δυνατότητα υποστήριξης λήψης αποφάσεων με παραδοσιακές γλώσσες ερωτημάτων Βρες όλες τις περιπτώσεις απάτης Βρες όσους είναι πιθανό να αγοράσουν Ford Βρες όλα τα έγγραφα που ενδιαφέρουν το χρήστη Α (Latitude, Longitude) 2 QUERY RESULT (Latitude, Longitude)
11 Data Mining Εφαρμογές
12 Εφαρμογές data mining 2 Ανάλυση αγορών (Market analysis) Ανάλυση και διαχείριση κινδύνου Fraud / outliers detection Text mining Stream data mining Ανάλυση DNA και βιο-δεδομένων
13 Ανάλυση Αγορών 3 Πηγές πληροφοριών Συναλλαγές πιστωτικών καρτών, κουπόνια, κτλ Target marketing Ομάδες πελατών με κοινά γνωρίσματα (π.χ. αγορές, εισόδημα) Cross-market analysis Συσχετίσεις μεταξύ πωλήσεων και προβλέψεις Προφίλ πελατών Ποιοι πελάτες αγοράζουν ποια προϊόντα Ανάλυση απαιτήσεων πεταλών Ποια τα καλύτερα προϊόντα για κάθε πελάτη Πρόβλεψη στοιχείων για προσέλκυση νέων πελατών
14 Fraud Detection 5 Προσεγγίσεις: Ομαδοποίηση και μοντελοποίηση frauds, ανάλυση outliers Εφαρμογές: Υγεία, εμπόριο, πιστωτικές κάρτες, τηλεπικοινωνίες Ξέπλημα χρήματος, ύποπτες οικονομικές συναλλαγές Ιατρική περίθαλψη Ασθενείς, γιατροί, αναφορές Συσχετιζόμενες ιατρικές εξετάσεις Τηλεπικοινωνίες Μοντέλο κλήσης: προορισμός κλήσης, διάρκεια, ώρα, μέρα. Ανάλυση προτύπων που αποκλίνουν από την αναμενόμενη νόρμα Εμπόριο Αναλυτές εκτιμούν πως το 38% του εμπορίου παρακμάζει λόγω ανέντιμων εργοδοτών Αντι-τρομοκρατική
15 KDD διαδικασία 6 Κατανόηση πεδίου εφαρμογής Σχετική προγενέστερη γνώση, κριτήρια επιτυχίας, περιορισμοί, ορολογία... Δημιουργία δεδομένων στόχου Συλλογή αρχικών δεδομένων, περιγραφή, μεταβλητές υποκειμένων, ποιότητα δεδομένων Προεπεξεργασία, καθαρισμός δεδομένων Απομάκρυνση θορύβου, outliers, χρονική ακολουθία πληροφορίας, γνωστές τάσεις Μείωση δεδομένων και προβολή Επιλογή υποσυνόλου γνωρισμάτων, δημιουργία γνωρισμάτων, συναθροίσεις Precision Farming Filter
16 KDD διαδικασία 7 Επιλογή εργασίας Κατηγοριοποίηση, ανίχνευση απόκλισης, ανάλυση links Επιλογή data mining προσέγγισης Data mining για εξαγωγή προτύπων και/ή μοντέλων Ερμηνεία και αξιολόγηση προτύπων και/ή μοντέλων Συγχώνευση της γνώσης που ανακαλύφθηκε
17 8 Ανακάλυψη γνώσης
18 Απαιτούμενη προσπάθεια 9 Τα βέλη δείχνουν την κατεύθυνση διοχέτευσης της προσπάθειας
19 Market Basket Analysis Association Rules
20 Ορισμός market basket analysis 2 Ανάλυση Πελατών Πληροφορία για τις αγορές του πελάτη για να βρει το προφίλ του και γιατί πραγματοποιεί αυτές τις αγορές Ανάλυση προϊόντων Πληροφορία για το ποια προϊόντα αγοράζονται μαζί και ποια είναι πιο πιθανό να αγοραστούν
21 Το καλάθι αγορών 22? Πού να τοποθετούνται τα απορρυπαντικά για να αυξηθούν οι πωλήσεις;? Αγοράζουμε καθαριστικό τζαμιών όταν έχουμε πάρει απορρυπανικό πιάτων και χυμό;? Συνήθως αγοράζουμε αναψυκτικά και μπανάνες μαζί; Έχει σημασία η μάρκα αναψυκτικού; Πόσο επηρεάζουν οι άλλοι τις αγορές μας;
22 Κανόνες Συσχέτισης 23 Για την ανάλυση του καλαθιού αγορών και την εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιούμε κανόνες συσχέτισης Έστω Μια βάση δεδομένων με συναλλαγές Κάθε συναλλαγή περιέχει ένα σύνολο αντικειμένων Βρες όλους τους κανόνες XY που συσχετίζουν την παρουσία ενός συνόλου αντικειμένων X με ένα άλλο σύνολο αντικειμένων Y Παράδειγμα: όταν ο πελάτης αγοράζει ψωμί και βούτυρο αγοράζει και γάλα σε 85% των περιπτώσεων +
23 Και τα αποτελέσματα; 24 Εύκολο να κατανοήσουμε τους κανόνες συσχέτισης όμως τα αποτελέσματα όχι πάντα έγκυρα Χρήσιμο: τις Παρασκευές οι πελάτες των supermarkets ψωνίζουν πάνες και μπύρες μαζί Προφανές: οι πελάτες που συνάπτουν συμβόλαια συντήρησης είναι πιθανό να αγοράσουν ηλεκτρικές συσκευές Ανεξήγητο: συνήθως αγοράζουμε ηλεκτρικούς λαμπτήρες από ένα πολυκατάστημα που μόλις άνοιξε
24 Ας δούμε πώς δουλεύει Grocery Point-of-Sale Transactions Customer Items Orange Juice, Soda Milk, Orange Juice, Window Cleaner Orange Juice, Detergent Orange Juice, Detergent, Soda Window Cleaner, Soda Co-Occurrence of Products OJ OJ 4 Window Cleaner Milk Soda 2 Detergent Window Cleaner Milk Soda Detergent
25 Ας δούμε πώς δουλεύει Ο πίνακας συνεμφάνισης περιέχει απλά πρότυπα Χυμός και αναψυκτικά: μεγάλη πιθανότητα να αγοραστούν μαζί Καθαριστικά δεν αγοράζονται μαζί με γάλα Το γάλα δεν αγοράζεται ποτέ μαζί με αναψυκτικά Οι απλές παρατηρήσεις είναι παραδείγματα συσχετίσεων και συνάγουν κανόνες του τύπου: ΑΝ ο πελάτης αγοράσει αναψυκτικό ΤΟΤΕ θα αγοράσει και χυμό OJ Window Cleaner Milk Soda Detergent OJ 2 0 Window Cleaner Milk Soda Detergent
26 Πόσο καλά είναι τα αποτελέσματα; 27 2 από τις 5 συναλλαγές αφορούν σε αναψυκτικά και χυμό. Αυτές επιβεβαιώνουν τον κανόνα κατά 40% Εφόσον και οι 2 συναλλαγές για αναψυκτικά περιέχουν και χυμό υπάρχει μεγάλη σιγουριά για τον κανόνα. Κάθε συναλλαγή που περιέχει αναψυκτικό έχει και χυμό. Άρα, ο κανόνας: ΑΝ αναψυκτικό TΟΤΕ χυμός έχει σιγουριά 00%.
27 Πόσο καλοί είναι οι κανόνες; 28 Ένας κανόνας πρέπει να έχει την ελάχιστη εμπιστοσύνη που δηλώνει ο χρήστης και 2 3 έχει 90% εμπιστοσύνη αν όταν ο πελάτης αγόρασε τα και 2, στο 90% των περιπτώσεων αγόρασε και το 3 Ένας κανόνας πρέπει να έχει την ελάχιστη υποστήριξη που δηλώνει ο χρήστης και 2 3 πρέπει να ισχύει σε κάποιο ελάχιστο ποσοστό συναλλαγών για να έχει κάποια αξία
28 Σιγουριά και Υποστήριξη 29 Transaction ID # Items {, 2, 3 } {,3 } {,4 } { 2, 5, 6 } Για ελάχιστη υποστήριξη = 50% = 2 συναλλαγές Και ελάχιστη εμπιστοσύνη = 50% Frequent One Item Set { } { 2 } { 3 } { 4 } Frequent Two Item Set {,2 } {,3 } {,4 } { 2,3 } Support 75 % 50 % 50 % 25 % Support 25 % 50 % 25 % 25 % Για τον κανόνα 3: Υποστήριξη = Υποστήριξη ({,3}) = 50% εμπιστοσύνη ( 3) = Υποστήριξη ({,3})/ Υποστήριξη ({}) = 66% εμπιστοσύνη (3 )= εμπιστοσύνη ({,3})/ εμπιστοσύνη ({3}) = 00%
29 Βασική διεργασία 30 Επιλογή σωστού συνόλου δεδομένων Ταξινομίες Δημιουργία κανόνων ΑΝ συνθήκη ΤΟΤΕ αποτέλεσμα Άρνηση Αντιμετώπιση προβλημάτων από μεγάλο όγκο προϊόντων με Pruning Ελάχιστης Υποστήριξης
30 Επιλέγοντας τα σωστά δεδομένα 3 Partial Product Taxonomy General Frozen Yogurt Frozen Desserts Frozen Foods Frozen Vegetables Frozen Dinners Ice Frozen Cream Fruit Bars Peas Carrots Mixed Other Specific Chocolate Strawberry Vanilla Rocky Road Cherry Garcia Other
31 Pruning ελάχιστης υποστήριξης / δημιουργία κανόνων 32 Scan Database Find Pairings Find Level of Support Transaction ID # Items Itemset Support Itemset Support {, 3, 4 } { } 2 { 2 } 3 2 { 2, 3, 5 } { 2 } 3 { 3 } 3 3 {, 2, 3, 5 } { 3 } 3 { 5 } 3 4 { 2, 5 } { 4 } { 5 } 3 Scan Database Find Pairings Find Level of Support Itemset Itemset Support Itemset Support { 2 } { 2, 3 } 2 { 2, 5 } 3 { 3 } { 5 } { 2, 5 } { 3, 5 } 3 2 Δύο κανόνες με μέγιστη υποστήριξη για δύο σύνολα αντικειμένων: 2 5 και 52
32 Πλεονεκτήματα market basket ανάλυσης 33 Κατανοητά αποτελέσματα Υποστήριξη μη κατευθυνόμενης εξόρυξη δεδομένων Κατάλληλη για μεταβλητού μεγέθους δεδομένα Εύκολος ο υπολογισμός των κανόνων
33 Μειονεκτήματα market basket ανάλυσης 34 Εκθετικά αυξανόμενος αλγόριθμος Δύσκολος ο καθορισμός του βέλτιστου αριθμού αντικειμένων Αναποτελεσματική για σπάνια αντικείμενα
34 Data Mining Εκμάθηση δέντρων απόφασης
35 Παράδειγμα 36 Web and NLP 23/4/203
36 Εκμάθηση δέντρων απόφασης 37 Εκκίνηση με την πληροφορία του κόμβου ρίζας Επιλογή γνωρίσματος και διενέργεια λογικού ελέγχου στο γνώρισμα Διακλάδωση για κάθε αποτέλεσμα ελέγχου, μετακίνηση του υποσυνόλου παραδειγμάτων που ικανοποιούν το αποτέλεσμα στον αντίστοιχο κόμβοπαιδί Αναδρομή για κάθε κόμβο-παιδί Κανόνας τερματισμού ορίζει πότε θα δηλωθεί ένας κόμβος ως φύλλο Διαδικασία αναζήτησης ένα-βήμα-μπροστά, χωρίς backtracking Βασικά Βήματα Καθορισμός λογικών ελέγχων Επιλογή μετρικής για τα γνωρίσματα
37 Δέντρα απόφασης 38 Κατηγοριοποιητές Εμφανίσεις (unlabeled παραδείγματα): αναπαρίστανται ως διανύσαματα γνωρισμάτων Εσωτερικοί κόμβοι: Έλεγχοι για τις τιμές των γνωρισμάτων Τυπικός: έλεγχος ισότητας (π.χ., Wind =? ) Ανισότητα και άλλοι έλεγχοι είναι δυνατοί Κλαδιά: Τιμές γνωρισμάτων Ένα-προς-ένα αντιστοίχιση (π.χ., Wind = Strong, Wind = Light ) Φύλλα: κατηγοριοποιήσεις (Class Labels)
38 Δέντρο απόφασης: Play Tennis 39 Outlook? Sunny Overcast Rain Humidity? Yes Wind? High Normal Strong Light No Yes No Yes
39 Δέντρα απόφασης και όρια αποφάσεων 40 Πώς κάνουμε Visualize τα δέντρα απόφασης; Παράδειγμα: διαρούμε τον χώρο των εμφανίσεων σε τετράγωνα παράλληλα στον άξονα y No x < 3? Yes 5 y > 7? y < 5? No Yes + + No Yes x <? 3 x No Yes + - Πάνω από δύο μεταβλητές;
40 Πλεονεκτήματα Δέντρων Απόφασης 4 Παράγουν κατανοητά αποτελέσματα Κατηγοριοποιούν με μικρή υπολογιστική πολυπλοκότητα Χειρίζονται συνεχείς και κατηγορικές μεταβλητές Υποδηλώνουν ποια γνωρίσματα είναι τα πιο σημαντικά για πρόβλεψη ή κατηγοριοποίηση
41 Μειονεκτήματα Δέντρων Απόφασης 42 Επιρρεπή σε λάθη όταν έχουμε πολλές κλάσεις Ο γρήγορος διαμοιρασμός των δεδομένων οδηγεί σε δραστική μείωση της ποιότητας των γνωρισμάτων που επιλέγονται Προβλήματα με μη-τετράγωνες περιοχές
42 ...στο επόμενο μάθημα 43 Opinion mining
43 Ερωτήσεις 44 Ευχαριστώ!!! Acknowledgement: Slides Σοφία Στάμου Peter Bajcsy
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
Διαβάστε περισσότεραData Mining: Στοχεύοντας στους σωστούς πελάτες. Αριστομένης Μακρής
Data Mining: Στοχεύοντας στους σωστούς πελάτες To CRM front-office πελατών Οι Προμηθευτές Οι Πελάτες ΟΟργανισμός Τροφοδότηση ενεργειών Μάρκετινγκ ΒΙ Απόταδεδομέναστηγνώση Επιχειρηματική Γνώση Επιχειρηματικοί
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές 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:
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΔΟΥΒΛΕΤΗΣ ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΕΠΙΒΛΕΠΟΝΤΕΣ ΚΑΘΗΓΗΤΕΣ Μαργαρίτης Κωνσταντίνος Βακάλη
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ 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:
Διαβάστε περισσότεραΕυφυής 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
Διαβάστε περισσότεραΗ συνολική εικόνα. Ποιοτική Αναβάθμιση δεδομένων. Λογισμικό Επικοινωνιών DATA WAREHOUSE. Σχεδιασμός Ενοποίηση Επιλογή Συγχρονισμός Συντονισμός
Η συνολική εικόνα Τοπικές Βάσεις Βάσεις Κεντρικών Συστημάτων Βάσεις Τρίτων Ποιοτική Αναβάθμιση δεδομένων Λογισμικό Επικοινωνιών DATA WAREHOUSE Σχεδιασμός Ενοποίηση Επιλογή Συγχρονισμός Συντονισμός Warehouse
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 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
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη 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
Διαβάστε περισσότεραΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Θέμα: «Market Basket Analysis» Στυλιανός Μητσοτάκης Α.Μ Επιβλέπων καθηγητής: Βασίλειος Ταμπακάς ΑΝΤΙΡΡΙΟ 2018
ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Θέμα: «Market Basket Analysis» Στυλιανός Μητσοτάκης Α.Μ 13826 Επιβλέπων καθηγητής: Βασίλειος Ταμπακάς ΑΝΤΙΡΡΙΟ 2018 0 1 Περιεχόμενα Κεφάλαιο 1 ο... 4 1.1 Εισαγωγή... 4 1.2 Data Mining...
Διαβάστε περισσότεραΥπερπροσαρμογή (Overfitting) (1)
Αλγόριθμος C4.5 Αποφυγή υπερπροσαρμογής (overfitting) Reduced error pruning Rule post-pruning Χειρισμός χαρακτηριστικών συνεχών τιμών Επιλογή κατάλληλης μετρικής για την επιλογή των χαρακτηριστικών διάσπασης
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες 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
Διαβάστε περισσότεραΘεμελιώδεις Αρχές Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων
Θεμελιώδεις Αρχές Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων Β. Μεγαλοοικονόμου Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων Γενική Επισκόπηση- Σχεσιακό μοντέλο Σχεσιακό Μοντέλο -SQL Συναρτησιακές εξαρτήσεις & Κανονικοποίηση Φυσικός
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων»
Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων» Αργυροπούλου Αιμιλία
Διαβάστε περισσότεραΗ ΕΠΑΝΑΣΤΑΣΗ ΤΟΥ ΚΡΙΟΥ
Βασίλης Γ. Αγγέλης Δρ. Μηχανικός Η/Υ και Πληροφορικής Η ΕΠΑΝΑΣΤΑΣΗ ΤΟΥ ΚΡΙΟΥ Μετατρέψτε τα δεδομένα σας σε κέρδος Αθήνα Κάθε γνήσιο αντίγραφο έχει την υπογραφή του συγγραφέα Έκδοση 1 η, Copyright 2007
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενο του μαθήματος
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ Απαιτήσεις Λογισμικού Περιπτώσεις χρήσης Δρ Βαγγελιώ Καβακλή Τμήμα Πολιτισμικής Τεχνολογίας και Επικοινωνίας Πανεπιστήμιο Αιγαίου Εαρινό Εξάμηνο 2012-2013 1 Περιεχόμενο του μαθήματος
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 1: Εισαγωγή Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΔιδάσκοντες: Μαρία Χαλκίδη
Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 6 ο εξάμηνο Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Παν. Πειραιά Διδάσκοντες: Μαρία Χαλκίδη Μαθήματα σχετικά με Διαχείριση Δεδομένων στο Πρόγραμμα Σπουδών Δομές Δεδομένων (3 ο εξάμηνο)
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Δεδομένων Data Mining
Εξόρυξη Δεδομένων Data Mining Η συνολική εικόνα ενός συστήματος BI/BA Επιχειρηματική Γνώση Από τα δεδομένα στη γνώση Επιχειρηματι κοί Κανόνες Μετα- Δεδομένα Δομή Βάσης Δεδομένων Συγκεντρωτικά Δεδομένα
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Τεχνικές NLP Σχεδιαστικά Θέματα
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Τεχνικές NLP Σχεδιαστικά Θέματα Natural Language Processing Επεξεργασία δεδομένων σε φυσική γλώσσα Κατανόηση φυσικής γλώσσας από τη μηχανή
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στο Μάρκετινγκ
Εισαγωγή στο Μάρκετινγκ 1. Ορισμός- Marketing Concept 2. Προσανατολισμοί της επιχείρησης 3. Βασικές έννοιες του Μάρκετινγκ 4. Ο ρόλος της Έρευνας Αγοράς 1 Ορισμός- Marketing Concept Διάφοροι ορισμοί «η
Διαβάστε περισσότεραΠΜΣ 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
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή 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
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία. Της Δέσποινας Α. Πλώτα. Επιβλέπων Καθηγητής: Βασίλειος Βουτσινάς
Παννεεπιισττήμιιο Παττρώνν Τμμήήμμαα Μααθθηημμααττι ικκώνν κκααι ι Τμμήήμμαα Μηηχχααννι ικκώνν Ηλλεεκκττρροοννι ικκώνν Υπποολλοογγι ισσττώνν κκααι ι Πλληηρροοφοορρι ικκήήςς Διααττμμηημμααττι ικκόό Μεεττααππττυυχχι
Διαβάστε περισσότεραΔέντρα Απόφασης (Decision(
Δέντρα Απόφασης (Decision( Trees) Το μοντέλο που δημιουργείται είναι ένα δέντρο Χρήση της τεχνικής «διαίρει και βασίλευε» για διαίρεση του χώρου αναζήτησης σε υποσύνολα (ορθογώνιες περιοχές) Ένα παράδειγμα
Διαβάστε περισσότεραΕξαγωγή Μετασχηματισμός Εισαγωγή Δεδομένων στην Αποθήκη Πληροφοριών (ETL) ETL) Αριστομένης Μακρής
Εξαγωγή Μετασχηματισμός Εισαγωγή Δεδομένων στην Αποθήκη Πληροφοριών (ETL) ETL) Τεχνολογίες Υποστήριξης Λήψης Διοικητικών Αποφάσεων OLTP (On Line Transaction Processing) Επιχειρηματικές Εφαρμογές (Σχεσιακές
Διαβάστε περισσότεραΒασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D.
Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D. Μη γραμμικός προγραμματισμός: βελτιστοποίηση χωρίς περιορισμούς Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Σχολή Θετικών Επιστημών ΤμήμαΠληροφορικής Διάλεξη 7-8 η /2017 Τι παρουσιάστηκε
Διαβάστε περισσότεραΠως μπορούν να χρησιμοποιηθούν ιστορικά δεδομένα για την κατασκευή
ΜΕΡΟΣ Α ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 Εξόρυξη Δεδομένων 22 Η επανάσταση του ΚΡΙΟΥ 1.1 Εισαγωγή Το Data Mining αποτελεί μια νέα ερευνητική περιοχή, ραγδαία εξελισσόμενη, που είναι η τομή πολλών θεωριών και επιστημών,
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ Π ΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ Π ΕΡΙΒΑΛΛΟΝ
ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΕΘΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ Π ΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ Π ΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Κ Υ Κ Λ Ο Υ Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ Κ Α Ι Υ Π Η Ρ Ε Σ Ι Ω Ν Τ Ε Χ Ν Ο Λ Ο Γ Ι Κ Η
Διαβάστε περισσότεραΕυφυής Προγραμματισμός
Ευφυής Προγραμματισμός Ενότητα 11: Δημιουργία Βάσεων Κανόνων Από Δεδομένα- Εξαγωγή Κανόνων Ιωάννης Χατζηλυγερούδης Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Δημιουργία Βάσεων Κανόνων Από Δεδομένα-
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακό Σύστημα Επιχειρηματικής Ευφυίας για την Oμαδοποίηση Πελατών Λιανικής
Πληροφοριακό Σύστημα Επιχειρηματικής Ευφυίας για την Oμαδοποίηση Πελατών Λιανικής Τ Μ Η Μ Α Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ Α Ρ Ι Σ Τ Ο Τ Ε Λ Ε Ι Ο Π Α Ν Ε Π Ι Σ Τ Η Μ Ι Ο Θ Ε Σ Σ Α Λ Ο Ν Ι Κ Η Σ Δομή Παρουσίασης
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων:
Αποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων: Κατηγοριοποίηση: Μέρος Α http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν
Διαβάστε περισσότερα7. ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
7. ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΠΡΟΣΟΧΗ: Κάθε φορά που θα φθάνετε στο σημείο αυτό πριν από τη δημιουργία κάθε μοντέλου, το σύστημα δίνει αυτόματα δυο αριθμήσεις: (1) στο τέλος του πεδίου Structure name
Διαβάστε περισσότεραData mining Εξόρυξη εδοµένων. o Association rules mining o Classification o Clustering o Text Mining o Web Mining
Data mining Εξόρυξη εδοµένων o Association rules mining o Classification o Clustering o Text Mining o Web Mining ιάγραµµα της παρουσίασης Association rule Frequent itemset mining Γνωστοί Αλγόριθµοι Βελτιώσεις
Διαβάστε περισσότεραΒάσεις Δεδομένων ΙΙ. Διάλεξη 6 η Έννοιες Εξόρυξης Δεδομένων. Ανακάλυψη νέων πληροφοριών σε σχέση με πρότυπα ή κανόνες από μεγάλους όγκους δεδομένων.
Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Διάλεξη 6 η Έννοιες Εξόρυξης Δεδομένων Δ. Χριστοδουλάκης - Α. Φωκά Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής - Εαρινό Εξάμηνο 2007 Εισαγωγή Εξόρυξη Δεδομένων Ανακάλυψη νέων πληροφοριών σε
Διαβάστε περισσότεραΜεταπτυχιακή Διπλωματική Εργασία
Πανεπιστήμιο Πατρών Τμήμα Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορικής Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα: «Επιστήμη και Τεχνολογία Υπολογιστών» Μεταπτυχιακή Διπλωματική Εργασία «Υλοποίηση εφαρμογής εξόρυξης
Διαβάστε περισσότερα«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
Διαβάστε περισσότεραΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων Πασχάλης Θρήσκος, PhD Λάρισα
1 ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων Πασχάλης Θρήσκος, PhD Λάρισα 2016-2017 2 Τα δεδομένα πολλαπλασιάζονται με γεωμετρική πρόοδο Οι χρήστες συσκευών επιθυμούν εξεζητημένη και εκλεπτυσμένη
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 6: Κατηγοριοποίηση Μέρος Β Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το
Διαβάστε περισσότεραDATA QUALITY & ANALYTICS DRIVING BUSINESS GROWTH AT YDROGIOS. Θάνος Αγγελόπουλος
DATA QUALITY & ANALYTICS DRIVING BUSINESS GROWTH AT YDROGIOS Θάνος Αγγελόπουλος ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΚΕΦΑΛΑΙΩΝ ORSA ΠΟΛΙΤΙΚΕΣ ΑΝΑΦΟΡΕΣ DATA POINT MODEL ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Reserves Pricing Marketing
Διαβάστε περισσότεραΕιδικά θέματα Αλγορίθμων και Δομών Δεδομένων (ΠΛΕ073) Απαντήσεις 1 ου Σετ Ασκήσεων
Ειδικά θέματα Αλγορίθμων και Δομών Δεδομένων (ΠΛΕ073) Απαντήσεις 1 ου Σετ Ασκήσεων Άσκηση 1 α) Η δομή σταθμισμένης ένωσης με συμπίεση διαδρομής μπορεί να τροποποιηθεί πολύ εύκολα ώστε να υποστηρίζει τις
Διαβάστε περισσότερα«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
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη 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
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. 1. Εισαγωγή Συνεχής ποσοτική εξαρτημένη μεταβλητή...66 Ενδεικτική εφαρμογή...68 ΛΙΓΑ ΛΟΓΙΑ ΓΙΑ ΤΟΥΣ ΣΥΓΓΡΑΦΕΙΣ...
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΛΙΓΑ ΛΟΓΙΑ ΓΙΑ ΤΟΥΣ ΣΥΓΓΡΑΦΕΙΣ...................................... 11 ΠΡΟΛΟΓΟΣ..........................................................15 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ, ΣΤΑ ΠΟΣΟΤΙΚΑ
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες 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
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 5: Κατηγοριοποίηση Μέρος Α Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το
Διαβάστε περισσότεραΤΕΙ ΚΕΝΤΡΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ
ΤΕΙ ΚΕΝΤΡΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Τμήμα Διοίκησης Συστημάτων Εφοδιασμού Μάθημα: Εισαγωγή στην Εφοδιαστική (Εργαστήριο) Ανάλυση του άρθρου με τίτλο: «Intelligent Decision Support Systems» των Stephanie Guerlain,
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Oμαδοποίηση: Μέρος Α http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν
Διαβάστε περισσότεραΜαθησιακοί στόχοι κεφαλαίου
Δειγματοληψία Μαθησιακοί στόχοι κεφαλαίου Να κατανοήσετε τις διάφορες τεχνικές δειγματοληψίας και την ανάγκη να τις συνδυάζετε στα πλαίσια ενός ερευνητικού έργου Να επιλέγετε τις κατάλληλες τεχνικές δειγματοληψίας
Διαβάστε περισσότεραΚατηγοριοποίηση. 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
Διαβάστε περισσότεραΠροεπεξεργασία 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
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (data mining)
Εξόρυξη νώσης από εδοµένα (data mining) Ε.Κ.Ε.Φ.Ε. ηµόκριτος Ινστ. Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών εώργιος Παλιούρας Email: paliourg@iit.demokritos.gr WWW: http://www.iit.demokritos.gr/~paliourg Περιεχόµενα
Διαβάστε περισσότεραΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ Ι. ΓΙΑΝΝΑΤΣΗΣ
ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΜΕΤΡΗΣΗ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Ι. ΓΙΑΝΝΑΤΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ Η Μέτρηση Εργασίας (Work Measurement ή Time Study) έχει ως αντικείμενο τον προσδιορισμό του χρόνου που απαιτείται από ένα ειδικευμένο
Διαβάστε περισσότεραΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Κολώνια Αγγελική Στείρου
Διαβάστε περισσότεραΔιαχείριση Πολιτισμικών Δεδομένων
Διαχείριση Πολιτισμικών Δεδομένων Μάθημα 1 Εισαγωγή στις Βάσεις Δεδομένων Τζανέτος Πομόνης ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Τμήμα Τεχνολόγων Περιβάλλοντος Κατεύθυνση Συντήρησης Πολιτισμικής Κληρονομιάς Τι είναι οι Βάσεις
Διαβάστε περισσότεραΒάσεις Δεδομένων ΙΙ. Ενότητα 13: Εισαγωγή στην Εξόρυξης Δεδομένων. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Ενότητα 13: Εισαγωγή στην Εξόρυξης Δεδομένων Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative Commons εκτός και αν αναφέρεται
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. Κύκλος Ζωής Εφαρμογών ΕΝΟΤΗΤΑ 2. Εφαρμογές Πληροφορικής. Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών
44 Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών Διδακτικοί στόχοι Σκοπός του κεφαλαίου είναι οι μαθητές να κατανοήσουν τα βήματα που ακολουθούνται κατά την ανάπτυξη μιας εφαρμογής.
Διαβάστε περισσότεραΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΓΙΑ ΧΡΗΣΗ ΠΡΟΒΛΕΨΗΣ ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑΣ ΤΟΥ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΓΙΑ ΧΡΗΣΗ ΠΡΟΒΛΕΨΗΣ ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑΣ ΤΟΥ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗ ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΑ: ΑΛΗ ΚΕΧΑΓΙΑ
Διαβάστε περισσότεραΜεταπτυχιακή Εργασία. Εξόρυξη γνώσης από ειδησεογραφικά δεδοµένα και συσχετισµός µε πραγµατικά γεγονότα
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Μεταπτυχιακή Εργασία Εξόρυξη γνώσης από ειδησεογραφικά δεδοµένα και συσχετισµός µε πραγµατικά γεγονότα Ειρήνη Ντούτση Μηχανικός Η/Υ και Πληροφορικής
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικά Καταστήματα E Shops
Ηλεκτρονικά Καταστήματα E Shops Η ολοένα αυξανόμενη ανάπτυξη του ηλεκτρονικού εμπορίου είχε ως αποτέλεσμα την ανάπτυξη οργανωμένων ιστοσελίδων, τα ηλεκτρονικά καταστήματα, για την διενέργεια των αγοροπωλησιών.
Διαβάστε περισσότεραΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ ΧΡΟΝΟΣΗΜΑΣΜΕΝΩΝ, ΑΚΟΛΟΥΘΙΑΚΩΝ, ΣΥΝΘΕΤΩΝ ΤΥΠΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ ΧΡΟΝΟΣΗΜΑΣΜΕΝΩΝ, ΑΚΟΛΟΥΘΙΑΚΩΝ, ΣΥΝΘΕΤΩΝ ΤΥΠΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δομή παρουσίασης Εισαγωγή Βασικές Έννοιες Σχετικές μελέτες Εφαρμογή Δεδομένων Συμπεράσματα Εισαγωγή Μελέτη και προσαρμογή των διάφορων
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικό εμπόριο. HE 8 Εξατομίκευση
Ηλεκτρονικό εμπόριο HE 8 Εξατομίκευση Πληροφοριακός υπερφόρτος (information overload) Αδυναμία διαχείρισης μεγάλου όγκου πληροφοριών και εντοπισμού της χρήσιμης πληροφορίας Η εξατομίκευση στοχεύει στην
Διαβάστε περισσότεραΜηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές & Φορητές Εφαρμογές
Μεταπτυχιακό Δίπλωμα Ειδίκευσης Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές & Φορητές Εφαρμογές Δρ. Κακαρόντζας Γεώργιος Επίκουρος Καθηγητής Τμ. Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές
Διαβάστε περισσότεραΑνάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420)
Ανάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420) Διάλεξη 8: Σχεδίαση Συστήματος Σχεδίαση Συστήματος 2 Διεργασία μετατροπής του προβλήματος σε λύση. Από το Τί στο Πώς. Σχέδιο: Λεπτομερής περιγραφή της λύσης. Λύση:
Διαβάστε περισσότεραΑνάπτυξη Εφαρμογών σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον
Ανάπτυξη Εφαρμογών σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον ΚΕΦΑΛΑΙΑ 3 και 9 ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΠΙΝΑΚΕΣ Δεδομένα αφαιρετική αναπαράσταση της πραγματικότητας και συνεπώς μία απλοποιημένη όψη της δηλαδή.
Διαβάστε περισσότεραΧρονοσειρές - Μάθημα 9 Aνάλυση χρονοσειρών και δυναμικά συστήματα
Χρονοσειρές - Μάθημα 9 Aνάλυση χρονοσειρών και δυναμικά συστήματα - Ανακατασκευή του χώρου καταστάσεων παρατήρηση της πολυπλοκότητας / στοχαστικότητας / δομής του συστήματος - Εκτίμηση χαρακτηριστικών
Διαβάστε περισσότεραPredicting 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:
Διαβάστε περισσότεραWeb Mining. Χριστίνα Αραβαντινού Ιούνιος 2014
Web Mining Χριστίνα Αραβαντινού aravantino@ceid.upatras.gr Ιούνιος 2014 1 / 34 Χριστίνα Αραβαντινού Web Mining Περιεχόµενα 1 2 3 4 5 6 2 / 34 Χριστίνα Αραβαντινού Web Mining Το Web Mining στοχεύει στην
Διαβάστε περισσότεραΤμηματοποίηση αγοράς. Έννοια, κριτήρια, είδη
Τμηματοποίηση αγοράς Έννοια, κριτήρια, είδη Τμηματοποίηση της αγοράς Η κατάτμηση της συνολικής ανομοιογενούς αγοράς ενός προϊόντος σε επιμέρους ομοιογενή τμήματα και η εξυπηρέτηση κάθε τμήματος μέσω της
Διαβάστε περισσότεραΒΕΛΤΙΣΤΕΣ ΠΡΑΚΤΙΚΕΣ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΩΝ CRM ΣΤΙΣ ΞΕΝΟΔΟΧΕΙΑΚΕΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ:Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΠΕΝΤΑΣΤΕΡΩΝ ΞΕΝΟΔΟΧΕΙΩΝ ΑΘΗΝΑΣ
ΒΕΛΤΙΣΤΕΣ ΠΡΑΚΤΙΚΕΣ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΩΝ CRM ΣΤΙΣ ΞΕΝΟΔΟΧΕΙΑΚΕΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ:Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΠΕΝΤΑΣΤΕΡΩΝ ΞΕΝΟΔΟΧΕΙΩΝ ΑΘΗΝΑΣ ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ :ΜΑΡΙΑ Ι. ΦΙΛΙΠΠΙΔΗ ΣΕΙΡΑ:12 Α.Μ.:114120 ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: ΒΑΣΙΛΕΙΑΔΗΣ ΧΡΗΣΤΟΣ
Διαβάστε περισσότεραΔιδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα Διαφάνειες: Δημήτρης Ζεϊναλιπούρ
Διάλεξη 25: Τεχνικές Κατακερματισμού II Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: Διαχείριση Συγκρούσεων με Ανοικτή Διεύθυνση a) Linear Probing, b) Quadratic Probing c) Double Hashing Διατεταγμένος
Διαβάστε περισσότεραΜοντελοποίηση της πλοήγησης των χρηστών στον Παγκόσµιο Ιστό µε χρήση. Κορφιάτης Γιώργος ιπλωµατική Εργασία
Μοντελοποίηση της πλοήγησης των χρηστών στον Παγκόσµιο Ιστό µε χρήση µεθόδων Συµπερασµού Γραµµατικών Κορφιάτης Γιώργος ιπλωµατική Εργασία Αντικείµενο Κατασκευή µοντέλου ικανού να περιγράψει την πλοήγηση
Διαβάστε περισσότεραΣτόχος της ψυχολογικής έρευνας:
Στόχος της ψυχολογικής έρευνας: Συστηματική περιγραφή και κατανόηση των ψυχολογικών φαινομένων. Η ψυχολογική έρευνα χρησιμοποιεί μεθόδους συστηματικής διερεύνησης για τη συλλογή, την ανάλυση και την ερμηνεία
Διαβάστε περισσότεραΤΙ ΕΙΝΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ; Στατιστική είναι η διαδικασία εξαγωγής πληροφορίας από τα δεδομένα. Διαχείριση Πληροφοριών 1.1
ΤΙ ΕΙΝΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ; Στατιστική είναι η διαδικασία εξαγωγής πληροφορίας από τα δεδομένα Διαχείριση Πληροφοριών 1.1 ΤΙ ΕΙΝΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ; Στατιστική είναι η διαδικασία εξαγωγής πληροφορίας από τα δεδομένα
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ενότητα 8: Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Πασχαλίδης Δημοσθένης Τμήμα Ιερατικών Σπουδών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΟδηγός Ηλεκτρονικού Επιχειρείν
ΕΠΙΜΕΛΗΤΗΡΙΟ ΧΑΝΙΩΝ Σειρά Σεμιναρίων 2013 «Ηλεκτρονικό εμπόριο η επιχείρηση στη νέα ψηφιακή εποχή» Οδηγός Ηλεκτρονικού Επιχειρείν Δρ. Μάρκος Κουργιαντάκης Διδάκτορας Τμ. Οικονομικών Επιστημών Πανεπιστημίου
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τμήμα Πληροφορικής
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τμήμα Πληροφορικής ΕΠΛ 451 Εξόρυξη Δεδομένων στον Παγκόσμιο Ιστό I. Στόχος ΑΣΚΗΣΗ 1 Ανάλυση συσχετίσεων ανάμεσα σε προϊόντα Διδάσκων: Γιώργος Πάλλης Υπεύθυνος Εργασίας: Παύλος Αντωνίου
Διαβάστε περισσότερα«Αφιερωμένο στους γονείς μου Νικογιάννη και Ευγενία, στα αδέρφια μου Διονύση και Μπέσσυ αλλά και σε όσους ήταν μαζί μου αυτά τα χρόνια...
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Διδακτορική Διατριβή Εφαρμογή Τεχνικών Data Mining σε Συστήματα Ηλεκτρονικού Εμπορίου Κουρής Ν. Γιάννης ΠΑΤΡΑ
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων Ι
Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. και ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ
ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ και ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ ΣΚΟΠΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΣΥΝΔΕΣΗ ΜΕ ΑΛΛΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΣΕ ΠΟΙΟΥΣ ΑΠΕΥΘΥΝΕΤΑΙ ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΠΗΓΕΣ ΔΙΔΑΣΚΟΝΤΕΣ 1o μάθημα: ΕΙΣΑΓΩΓΗ Τί είναι Γεωπληροφορική
Διαβάστε περισσότεραΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Πεδί α
ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Βάση δεδομένων είναι συσχετισμένα μεταξύ τους δεδομένα, οργανωμένα σε μορφή πίνακα. Οι γραμμές του πίνακα αποτελούν τις εγγραφές και περιλαμβάνουν τις πληροφορίες για μια οντότητα. Οι
Διαβάστε περισσότεραΜΕΛΕΤΗ ΤΕΧΝΙΚΩΝ, ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΩΝ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΤΟΝ ΤΟΜΕΑ ΤΗΣ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΓΝΩΣΗΣ ΑΠΟ ΔΕΔΟΜΕΝΑ
^,ΛίΓ πγΐν ΤΕΙ ΚΑΒΑΛΑΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ Πτυχιακή Εργασία: ΜΕΛΕΤΗ ΤΕΧΝΙΚΩΝ, ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΩΝ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΤΟΝ ΤΟΜΕΑ ΤΗΣ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΓΝΩΣΗΣ ΑΠΟ ΔΕΔΟΜΕΝΑ Κωσιωρή Αφροδίτη
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΙΟΝΙΩΝ ΝΗΣΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΙΟΝΙΩΝ ΝΗΣΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Θέμα: Ανάπτυξη Μοντέλων για την Πρόβλεψη Πιθανής Αποτυχίας Αποπληρωμής Δανείου
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 1ο ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1ο ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ Στέργιος Παλαμάς 2006- ΣΤΟΧΟΙ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ: Πλήρης Κατανόηση του Προβλήματος Προσδιορισμός των Συστατικών Μερών του Προβλήματος Ανάλυση Προβλήματος σε απλούστερα Προσδιορισμός
Διαβάστε περισσότεραΟικονόμου Παναγιώτης.
Οικονόμου Παναγιώτης panawths@gmail.com poikonomou@teilam.gr Οικονόμου Παναγιώτης 1 Παπαγεωργίου. 2 Αθήνα-Ελλάδα χρόνου 460 π.χ.? Ένας νεαρός άνδρας σκεπτόμενος το ενδεχόμενο γάμου, ζητά από τον Σωκράτη
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 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
Διαβάστε περισσότεραLOGO. Εξόρυξη Δεδομένων. Δειγματοληψία. Πίνακες συνάφειας. Καμπύλες ROC και AUC. Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης
Εξόρυξη Δεδομένων Δειγματοληψία Πίνακες συνάφειας Καμπύλες ROC και AUC Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης Πασχάλης Θρήσκος PhD Λάρισα 2016-2017 pthriskos@mnec.gr LOGO Συμπερισματολογία - Τι σημαίνει ; Πληθυσμός
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση και Σχεδιασμός Μεταφορών Ι Γένεση Μετακινήσεων
Γένεση Μετακινήσεων Παναγιώτης Παπαντωνίου Δρ. Πολιτικός Μηχανικός, Συγκοινωνιολόγος ppapant@upatras.gr Πάτρα, 2017 Εισαγωγή Αθροιστικά μοντέλα (Aggregate models) Ανάλυση κατά ζώνη πόσες μετακινήσεις ξεκινούν
Διαβάστε περισσότεραΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΚΛΕΙΣΤΟΥ Ή ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΙΚΟΥ ΤΥΠΟΥ
ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΚΛΕΙΣΤΟΥ Ή ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΙΚΟΥ ΤΥΠΟΥ Με τις ερωτήσεις του τύπου αυτού καλείται ο εξεταζόμενος να επιλέξει την ορθή απάντηση από περιορισμένο αριθμό προτεινόμενων απαντήσεων ή να συσχετίσει μεταξύ
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΔΕΣΜΕΥΜΕΝΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ, ΟΛΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ ΘΕΩΡΗΜΑ BAYES, ΑΝΕΞΑΡΤΗΣΙΑ ΚΑΙ ΣΥΝΑΦΕΙΣ ΕΝΝΟΙΕΣ 71
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ 13 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 19 2.1 Αβεβαιότητα, Τυχαία Διαδικασία, και Συναφείς Έννοιες 21 2.1.1 Αβεβαιότητα και Τυχαίο Πείραμα
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη εδομένων. υνατότητα κλιμάκωσης σε σχέση με το μέγεθος του συνόλου των δεδομένων
Εισαγωγή Εύρεση ενδιαφερόντων τάσεων ή προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων Εξόρυξη εδομένων Στατιστική: ιερευνητική Ανάλυση εδομένων (exploratory data analysis) Τεχνητή Νοημοσύνη: Ανακάλυψη γνώσης και
Διαβάστε περισσότεραΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ Η τεχνολογία των Βάσεων Δεδομένων (ΒΔ) (Databases - DB) και των Συστημάτων Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων (ΣΔΒΔ)
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας
Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας 1 Εισαγωγή Το μεγαλύτερο μέρος των δεδομένων που καλούμαστε να επεξεργαστούμε είναι πολυδιάστατα.
Διαβάστε περισσότεραΟι εξαγωγές στη Βόρεια Ελλάδα
Έρευνα ΕΥ Ελλάδος Οι εξαγωγές στη Βόρεια Ελλάδα Οκτώβριος 2017 Δις ευρώ Το εξωτερικό εμπόριο και η πορεία προς την κρίση Παραδοσιακά, η Ελλάδα χαρακτηρίζεται από μεγάλα ελλείμματα στο εμπορικό της ισοζύγιο.
Διαβάστε περισσότεραΜέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.
Μέρος Β /Στατιστική Μέρος Β Στατιστική Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.gr/gpapadopoulos) Από τις Πιθανότητες στη Στατιστική Στα προηγούμενα, στο
Διαβάστε περισσότεραυποδείγματος 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
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ, Γ ΤΑΞΗ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ, Γ ΤΑΞΗ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ Σκοπός του μαθήματος είναι οι μαθητές και οι μαθήτριες να αναπτύξουν ικανότητες αναλυτικής και συνθετικής σκέψης, ώστε να επιλύουν προβλήματα, να σχεδιάζουν
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Επιχειρηματικής Ευφυίας. Εισαγωγικές Έννοιες
Συστήματα Επιχειρηματικής Ευφυίας Εισαγωγικές Έννοιες Περιεχόμενα Επιχειρηματική Ευφυΐα: Παραδείγματα Επιχειρηματική Ευφυΐα: Ορισμοί Χρησιμότητα - Σημασία της Επιχειρηματικής Ευφυΐας Δυνατότητες - Οφέλη
Διαβάστε περισσότεραΕισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500
Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Πληθυσμός Δείγμα Δείγμα Δείγμα Ο ρόλος της Οικονομετρίας Οικονομική Θεωρία Διατύπωση της
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ
ΘΕΜΑ 1 ο (2,5 μονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις Πέμπτη 21 Ιουνίου 2012 16:30-19:30 Υποθέστε ότι θέλουμε
Διαβάστε περισσότερα