Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 4 pptx
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 4 pptx
... 0.89 642 0.763 84 0. 712 12 0.85838¯r 0.5 313 0 0 .4 41 1 9 0.56066 0 .44 540 0 .45 403 0.39900 0. 618 83 0. 747 30ccr 98.22% 98.00% 94. 44% 90.67% 97 .11 % 89.56% 98.89% 98 .44 % 11 a 0. 043 35 0. 043 94 0.00 012 0. 043 88 ... 0. 547 46 0.6 013 9 0.27 610 0 .46 735 0.58050 0 .49 842 0.33303 0.5 017 8b 0. 910 71 0. 848 88 0 .48 550 0.73720 0. 813 17 0.79 644 0.72899 0. 744 626a 0. 610 74 0.608 21 0 .13 40 0 0.53296 0. 610 37 0.5 642 6 0.3 511 3 0 .47 885b ... 0.85 946 0.60606 0.3 612 1 0. 610 90 0.68223 0. 5 14 87 0 .4 919 9 0. 611 56 4 a 0.35609 0 .44 997 0.0 012 7 0 .43 860 0.53509 0 .47 083 0. 046 77 0.00295b 0.83993 0.872 24 0.56 313 0.565 41 0.8 0 14 9 0.6 210 2 0.5 41 0 9 0.8 015 65a...
- 25
- 392
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 1 doc
... able2 14 4 42328 44 46 2 24 389 11 20 16 15 6 21 50 13 3027 49 1 52928 34 735223 31 37 48 12 2639 10 45 17 23257598 18 43 3633 19 47 907082 71 41 40 5778 94 84 5888795955 51 91 7385 64 61 65628096898395 10 063 54 74 9253728776939766 81 696799 11 3688656607752 13 9 13 4 13 0 10 3 13 8 10 9 14 0 14 3 11 4 12 4 13 7 12 7 12 6 13 3 10 7 10 4 13 1 14 6 10 8 13 5 14 4 11 1 11 7 13 6 10 5 14 2 13 2 11 5 12 1 14 7 15 0 10 1 14 5 11 0 12 2 12 5 10 2 14 1 10 6 14 8 12 0 11 6 11 9 12 9 12 8 15 5 11 2 11 8 12 3 14 9 17 2 17 7 16 9 16 7 15 9 17 8 16 4 19 8 16 0 15 7 18 4 16 3 17 6 19 9 17 1 18 2 16 2 19 5 15 8 19 6 15 2 17 0 18 1 16 6 18 9 15 3 18 6 17 5 19 7 19 0 17 9 19 2 15 6 16 5 19 1 18 5 18 8 19 4 17 4 15 1 15 4 18 0200 16 8 17 3 18 7 16 1 19 3 18 3n00 .1 0.20.30 .4 0.50.60.70.80.9 1 (b)Fig. ... able1 14 4 42328 44 46 2 24 389 11 20 16 15 6 21 50 13 3027 49 1 52928 34 735223 31 37 48 12 2639 10 45 17 23257598 18 43 3633 19 47 907082 71 41 40 5778 94 84 5888795955 51 91 7385 64 61 65628096898395 10 063 54 74 9253728776939766 81 696799 11 3688656607752 13 9 13 4 13 0 10 3 13 8 10 9 14 0 14 3 11 4 12 4 13 7 12 7 12 6 13 3 10 7 10 4 13 1 14 6 10 8 13 5 14 4 11 1 11 7 13 6 10 5 14 2 13 2 11 5 12 1 14 7 15 0 10 1 14 5 11 0 12 2 12 5 10 2 14 1 10 6 14 8 12 0 11 6 11 9 12 9 12 8 15 5 11 2 11 8 12 3 14 9 17 2 17 7 16 9 16 7 15 9 17 8 16 4 19 8 16 0 15 7 18 4 16 3 17 6 19 9 17 1 18 2 16 2 19 5 15 8 19 6 15 2 17 0 18 1 16 6 18 9 15 3 18 6 17 5 19 7 19 0 17 9 19 2 15 6 16 5 19 1 18 5 18 8 19 4 17 4 15 1 15 4 18 0200 16 8 17 3 18 7 16 1 19 3 18 3n00. ... able1 24 35 18 41 62633830 61 54 10 07660996255 71 22 14 27 12 20 46 7792 64 63897378 17 39 16 11 21 350 44 678666598532 34 4938 31 9795986587885393562836 19 10 45 52596 84 90 1 42 29 4 47 48 79 51 57 81 91 75 94 40 15 7 11 2 74 6882836972802937 43 52 19 2 13 23 11 4 11 0 11 5 17 0 15 65870 15 2 19 0 11 1 14 8 12 8 15 9 15 1 16 9 18 4 18 6 12 4 10 6 11 7 13 3 11 9 10 2 14 2 12 3 14 1 19 4 15 5 17 8 12 0 13 6 10 5 11 8 16 2 16 7 19 6 17 2 18 7 16 5 15 7 16 4 10 4 14 6 11 3 13 5 12 7 15 3 19 8 16 8 17 3 18 5 16 3 18 8 17 6 18 3 19 5 17 1 14 4 13 1 15 0 10 3 14 7 14 9 12 9 17 5 19 3200 17 7 18 2 12 2 11 6 10 7 12 6 13 0 13 8 16 0 17 9 18 9 15 4 10 1 10 8 14 0 19 7 16 6 17 4 12 5 14 5 12 1 13 7 14 3 10 9 13 4 13 2 13 9 15 8 19 9 18 1 16 1 19 1 18 0n0 .1 0.20.30 .4 0.50.60.70.80.9(a)Vari...
- 25
- 341
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 2 potx
... CalPANN ,1 v–rest,Dirichlet0.973 0.963 0. 815 0.809 0.9 71 0.952PLDA0.980 0.972 0. 713 0.737 0.862 0.835PQDA0.980 0.969 0.7 71 0.7 61 0. 9 14 0.866PLogistic Regression0.973 0.9 64 0.5 61 0.633 0. 843 ... Izj,6j0.000 0 .4 41 0.8 21 0.8 71 CC MK GCC= M ·KfTj= Izj,6j0.000 0.0 54 0. 217 0.8 01 LLDA J = 5, n = 500 -0.000 0.0 31 0.207 0.869MDA Sk= M - 0.000 0. 042 0.205 0.9 04 HM GHM= MfTkj= ... E. L. and SHAPIRE, R. E. and SINGER, Y. (2000): Reducing Multiclasss toBinary: A Unifying Approach for Margin Classifiers. Journal of Machine Learning Re-search 1, 11 3 14 1.DEGROOT, M. H. and...
- 25
- 386
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 3 docx
... 20 40 60 80 10 0 12 0 14 0 16 0 18 0 200020 40 6080 10 0 12 0 14 0 16 0 18 02000 20 40 60 80 10 0 12 0 14 0 16 0 18 0 200020 40 6080 10 0 12 0 14 0 16 0 18 0200Fig. 2. Problem fourclass (Schoelkopf and ... 3.87 77.30 46 .672 28.83 88. 41 18.06 2.50 1 68. 54 7 .44 2. 54 0.00SRNG 1 2 3 4 4 0.00 0.56 2.08 53.333 0.67 3.60 81. 12 44 .17 2 28. 21 85.35 15 . 54 2.50 1 71. 12 10 .50 1. 25 0.00SVM 1 2 3 4 Total LVQ ... 03 :13 .60 00 : 14 .73 00 : 14 .63 13 . 14 13 .23Classif. Accuracy % 95.78 % 91. 01 % 91. 01 % 1. 05 1. 05USPS RBF H1-SVM H1-SVM RBF/H1 RBF/H1(Min-Max) Kernel Gr-Heu Gr-HeuNr. SVs or 3597 49 49 73. 41 73. 41 HyperplanesTraining...
- 25
- 540
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 5 pdf
... dendrogramsQ20 1 3 4 12 20 32 64 0 f 0022256 1 0 f 10 0000301f 00 000 4 200f 342 2 12 2003f 3222020 04 3 f 21 325002 2 2 f 5 64 6002 2 1 5 fFig. 1. 2-adic valuations for D.0 1 0 1 0 1 20 1 30 1 4 0 1 50 1 60 1 0 64 32 4 20 12 ... 0.382Indonesia0. 616 0 . 14 4 0. 240 Italy 0. 044 0.950 0.006Japan 0 .13 4 0. 846 0.020Norway 0.0820. 912 0.006Portugal0 .48 8 0 .45 2 0.060South Africa0.626 0.366 0.008Spain 0. 3 14 0.658 0.028Sudan0.566 ... random initialization data set COPK-Means ssALife with U*CAtom 71 100Chainlink 65.7 10 0Hepta 10 0 10 0Lsun 96 .4 10 0Target 55.2 10 0Tetra 10 0 10 0TwoDiamonds 10 0 10 0Wingnut 93 .4 10 0EngyTime 90...
- 25
- 351
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 6 docx
... data. grandfather 0.000 0.0 24 0. 012 0.965 0.000grandmother 0.005 0 .13 4 0. 016 0. 840 0.005granddaughter 0 .11 3 0. 242 0.0 54 0 .46 6 0 .12 5grandson 0 .13 4 0 .11 1 0.0520.5 81 0 .12 2brother0. 612 0.282 0.0 24 0.082 0.000sister0.579 ... 0.3 91 0.026 0.002 0.002father 0.0990. 546 0 .12 2 0 .15 8 0.075mother 0.0890.6 54 0 .13 6 0.0 54 0.066daughter 0.000 1. 000 0.000 0.000 0.000son 0.0 31 0. 842 0.007 0 .11 3 0.007nephew 0. 012 0. 047 0 .42 4 ... 0.0 71 0 .44 7niece 0.000 0 .12 90 .43 5 0.000 0 .43 5cousin 0.080 0.0560.656 0.033 0 .17 4 aunt 0.000 0.0 71 0.929 0.000 0.000uncle 0.000 0.0000.882 0.0 71 0. 047 Figure 1 indicates the classes and...
- 25
- 377
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 7 doc
... parameter S = 0.75,mean vectors z 1 =(0,0, 0), z2=(3,5,8), and covariance matrices6 1 =⎛⎝3.02 .42 .4 2 .43 .02 .1 2 .42 .11 .3⎞⎠, 62=⎛⎝ 4. 02 .42 .4 2 .43 .52 .1 2 .42 .13 .2⎞⎠.In the second setting, ... bias MSE S.Cov LengthNM 0.0 015 0. 04 31 93.8% 0 .16 04 M20.0052 0. 043 7 94. 0% 0 .16 61 M30.0 043 0. 043 5 94. 0% 0 .16 51 M 4 0.0059 0. 044 2 94 .1% 0 .16 55Results show that confidence intervals are close ... -0. 0 14 4 0 .13 23 93.7% 0.5000M20.0 0 14 0 .13 16 94. 9% 0. 516 3Table 2. Results of the experiment where population is based on Multivariate GammaMod bias MSE S.Cov LengthNM 0.0 015 0. 04 31 93.8% 0 .16 04 M20.0052...
- 25
- 358
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 8 ppsx
... ∗umbh+ 0 .13 35∗tie+ 0.20 41 textiles+ 0. 211 4 bag+0 .17 91 wat + 0 .12 92∗mous+ 0.08 81 scul+ 0.2322∗pens (1) 13 8 Christian Hennig and Pietro CorettoCAMPBELL, N. A. (19 84) : Mixture models and atypical ... %Umbre =1 Umbre=2Umbre=3Umbre =4 Keyri =1 Keyri=2Keyri=3Keyri =4 Tie =1 Tie=2Tie=3Tie =4 Hat =1 Hat=2Hat=3Hat =4 Kerf1 =1 Kerf1=2Kerf1=3Kerf1 =4 Kerf2 =1 Kerf2=2Kerf2=3Kerf2 =4 Trayp =1 Trayp=2Trayp=3Trayp =4 Trays =1 Trays=2Trays=3Trays =4 T-shi =1 T-shi=2T-shi=3T-shi =4 Fem-T =1 Fem-T=2Fem-T=3Fem-T =4 Sweat =1 Sweat=2Sweat=3Sweat =4 Cap =1 Cap=2Cap=3Cap =4 Light =1 Light=2Light=3Light =4 Pin =1 Pin=2Pin=3Pin =4 SkinW =1 SkinW=2SkinW=3SkinW =4 MetWa =1 MetWa=2MetWa=3MetWa =4 Walle =1 Walle=2Walle=3Walle =4 Backp =1 Backp=2Backp=3Backp =4 Bag =1 Bag=2Bag=3Bag =4 BlueP =1 BlueP=2BlueP=3BlueP =4 Black =1 Black=2Black=3Black =4 Silve =1 Silve=2Silve=3Silve =4 SWBPe =1 SWBPe=2SWBPe=3SWBPe =4 Cup =1 Cup=2Cup=3Cup =4 Mouse =1 Mouse=2Mouse=3Mouse =4 Sculp =1 Sculp=2Sculp=3Sculp =4 Fig. ... 5 10 1520250.00 0.05 0 .10 0 .15 Two outliersxDensity0 5 10 15 200.00 0.05 0 .10 0 .15 Wide noisexDensityŦ5 0 5 10 1520250.00 0.02 0. 04 0.06 0.080 .10 Noise on one sidexDensityŦ5 0 5 10 1520250.00...
- 25
- 475
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 9 doc
... B0= B and Y0= Y the design and response data matrices, respec-tively. Define t 1 = B0w 1 and u 1 = Y0c 1 as the first MAPLSS components, wherethe weighting unit vectors w 1 and c 1 are ... La Revue de Modulad, 31, 1 31. D’ AMBRA, L. and LAURO, N. (19 89): Non symetrical analysis of three-way contingencytables. Multiway Data Analysis, 3 01 315 .ESCOFIER, B. (19 83): Généralisation ... Bilbao. Spain.LAURO, N. and D’ AMBRA, L. (19 84) : L’ Analyse non symétrique des correspondances. Data Analysis and Informatics, III, 43 3 44 6.MÉOT, A. and LECLERC, B. (19 97): Voisinages a priori...
- 25
- 315
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 10 ppt
... 1 1 1 1∗c4–g4 1 1 1 1 1 c4–a4 1 1 1 1 1 c4–c5 1 1 0 1 ∗ 1 instrumentnotes flu guit pian trum violc4–c4 0 0 1 ∗ 1 ∗ 1 c4–e4 1 1 1 1 1 ∗c4–g4 1 1 1 1 1 c4–a4 1 1 1 1 1 c4–c5 1 1 1 ∗ 1 ∗ 1 4. 3 ... violc4–c4 1 1 1 1 1 c4–e4 0 1 0 0 1 c4–g4 0 0 0 0 0c4–a4 1 1 1 0 0c4–c5 1 1 1 1 1 instrumentnotes flu guit pian trum violc4–c4 1 1 1 1 1 c4–e4 0 1 0 1 1c4–g4 1 1 1 1 1 c4–a4 1 1 1 0 0c4–c5 1 ... Multiway Data Analysis. North Hol-land, 3 01 3 14 .LIGHT, R. J. and MARGOLIN, B. H. (19 71) : An analysis of variance for categorical data. Journal of the American Statistical Association, 66, 5 34 544 .GERVINI,...
- 25
- 297
- 0
Từ khóa: data mining techniques tools and applicationsdata mining tasks techniques and applicationsthe prime minister and i episode 1oracle data integrator 11g integration and administration ed 1prime minister and i episode 1 eng sub downloadprime minister and i episode 1 english subtitlesthe prime minister and i episode 1 eng sub ucd1dub9acuc640 ub098prime minister and i episode 1 eng sub good dramawatch the prime minister and i episode 1 eng subprime minister and i episode 1 english subthe prime minister and i episode 1 eng sub 총리와 나the prime minister and i episode 1 eng sub fulldata link layer protocols and applicationsapplied microarray data analysis using r and sas softwaredata analysis major findings and suggestionsNghiên cứu tổ chức chạy tàu hàng cố định theo thời gian trên đường sắt việt namBiện pháp quản lý hoạt động dạy hát xoan trong trường trung học cơ sở huyện lâm thao, phú thọGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWANTrả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Phát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên vịnh hạ longNghiên cứu, xây dựng phần mềm smartscan và ứng dụng trong bảo vệ mạng máy tính chuyên dùngNghiên cứu khả năng đo năng lượng điện bằng hệ thu thập dữ liệu 16 kênh DEWE 5000Tìm hiểu công cụ đánh giá hệ thống đảm bảo an toàn hệ thống thông tinThơ nôm tứ tuyệt trào phúng hồ xuân hươngChuong 2 nhận dạng rui roTổ chức và hoạt động của Phòng Tư pháp từ thực tiễn tỉnh Phú Thọ (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtchuong 1 tong quan quan tri rui roGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtTrách nhiệm của người sử dụng lao động đối với lao động nữ theo pháp luật lao động Việt Nam từ thực tiễn các khu công nghiệp tại thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)QUẢN LÝ VÀ TÁI CHẾ NHỰA Ở HOA KỲ