Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 6 docx
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 3 Part 9 docx
... R., 31 9 Bessler, Wolfgang, 499 Biemann, Chris, 577Borgelt, Christian, 2 29 Bradley, Patrick E., 95 Brunner, Gerd, 237 Brusch, Michael, 431 Burgard, Wolfram, 2 69, 2 93 Burkhardt, Hans, 11, 37 , 237 Calò, ... Wendelin, 2 69 Fernández-Aguirre, K., 1 83 Fessant, F., 34 3Fiedler, Mathias, 2 29 Flodman, Pamela, 1 19 Franke, Markus, 35 5Fried, Roland, 277Gabriel, Thomas R., 31 9 Gallo, Michele, 1 93 Gangi, Francesco, ... 127Herrmann, Lutz, 1 39 Hipp, Jochen, 2 53 Holm, Hans J., 6 29 Hornik, Kurt, 147, 38 9, 5 69 Hoser, Bettina, 35 5Hrycej, Tomas, 405Hudec, Marcus, 5 93 Iglesias-Rozas, José R, 55Irpino, Antonio, 7 03 Joaquin...
- 3
- 339
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 1 doc
... able2 14 4423284446224389 11 20 16 15 6 21 50 13 302749 1 5292834735223 31 3748 12 2639 10 45 17 23257598 18 433633 19 47907082 71 41 40577894845888795955 51 91 738564 61 65628096898395 10 06354749253728776939766 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 0.20.30.40.50.60.70.80.9 1 (b)Fig. ... able1 14 4423284446224389 11 20 16 15 6 21 50 13 302749 1 5292834735223 31 3748 12 2639 10 45 17 23257598 18 433633 19 47907082 71 41 40577894845888795955 51 91 738564 61 65628096898395 10 06354749253728776939766 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. ... able12435 18 41 62633830 61 54 10 07660996255 71 22 14 27 12 204677926463897378 17 39 16 11 21 35044678666598532344938 31 9795986587885393562836 19 10 45525968490 1 42294474879 51 57 81 91 759440 15 7 11 27468828369728029374352 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 0.20.30.40.50.60.70.80.9(a)Vari...
- 25
- 341
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 2 potx
... Proc. of 26 th DAGM-Symposium. Springer, 22 0 22 7.HAASDONK, B. and BURKHARDT, H. (20 07): Invariant kernels for pattern analysis and machine learning. Machine Learning, 68, 35– 61. SCHÖLKOPF, B. and ... Networks, 12 (5), 987–997.TITSIAS, M.K. and LIKAS, A. (20 02) : Mixtures of Experts Classification Using a Hierarchi-cal Mixture Model. Neural Computation, 14 , 22 21 22 44.TUTZ, G. and BINDER H. (20 05): ... 0. 619 P 1 v–rest,no0.973 0. 618 0.803 0.646 0.9 81 0.588P 1 v–rest,map0.973 0.9 42 0.803 0.785 0.978 0.9 21 P 1 v–rest,assign0.973 0.896 0.796 0.7 52 0.976 0. 829 P 1 v–rest,Dirichlet0.973 0.963 0. 815 ...
- 25
- 386
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 3 docx
... 14 :55. 23 10 :55.70 14 : 21. 99 1. 37 1. 04Classification Time 03 : 13 .60 00 :14 . 73 00 :14 . 63 13 .14 13 . 23 Classif. Accuracy % 95.78 % 91. 01 % 91. 01 % 1. 05 1. 05USPS RBF H1-SVM H1-SVM RBF/H1 RBF/H1(Min-Max) Kernel ... 2.62 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 44 0.00 0.56 2.08 53. 33 3 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 4Total ... grade 1 tumors were classified as grade 3 in 2.26%of the cases.4 0.00 0.00 4.20 48 .33 3 1. 92 8. 31 70 .18 49 .17 2 26. 83 79.80 22.26 0.00 1 71. 25 11 .89 3. 35 2.50LVQ 1 2 3 44 0.00 0.28 2 .10 50. 83 3...
- 25
- 540
- 0
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 5 pdf
... dendrogramsQ20 1 3 4 12 20 32 640 f 0022 256 1 0 f 10 0000301f 00 0004200f 3422 12 2003f 322202004 3 f 21 32 50 02 2 2 f 5 646002 2 1 5 fFig. 1. 2-adic valuations for D.0 1 0 1 0 1 20 1 30 1 40 1 5 0 1 60 1 06432420 12 ... 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 ... ensembleGordon and Vichi (20 01, Table 1) provide soft partitions of 21 countries based onmacroeconomic data for the years 19 75, 19 80, 19 85, 19 90, and 19 95. These parti-tions were obtained using fuzzy c-means...
- 25
- 351
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 6 docx
... data. grandfather 0.000 0.024 0. 012 0. 965 0.000grandmother 0.005 0 .13 4 0. 0 16 0.840 0.005granddaughter 0 .11 3 0.242 0.0540. 466 0 .12 5grandson 0 .13 4 0 .11 1 0.0520.5 81 0 .12 2brother0. 61 2 0.282 0.024 0.082 ... 0.000sister0.579 0.3 91 0.0 26 0.002 0.002father 0.0990.5 46 0 .12 2 0 .15 8 0.075mother 0.0890 .65 4 0 .13 6 0.054 0. 066 daughter 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 ... Name) (Product Name) (Price)(x 1 ,x2) 0 .6 1 0.0 76 (0 .6, 1, 0.0 76) 0.8(x 1 ,x3) 0 .1 0 0.849 (0 .1, 0, 0.849) 0.2(x2,x3) 0.0 0 0. 860 (0.0, 0, 0. 860 ) 0 .1 4 .1 Collective decision model with...
- 25
- 377
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 7 doc
... follows:E(t +1) |···∼W2G +2gD,(2h+ 2Kk =1 6(t) 1 k) 1 ,S(t +1) |···∼D(J+ n 1 , ,J +nK),z(t +1) k|···∼N(nk6(t) 1 k+ <) 1 (nk6(t) 1 kyk+ <[),(nk6(t) 1 k+ <) 1 ,6 1( t +1) k|···∼W⎛⎝2D ... + (1+ m 1 )ˆB, and a 95% confidence interval for Q is given byˆQ±tQ,0. 975 ˆT 1/ 2,where the degrees of freedom are Q =(m 1) {1 +[ (1 + m 1 )ˆB] 1 ˆU}, (see Rubin, 19 87) . 10 4 Daniela G. ... -0. 014 4 0 .13 23 93 .7% 0.5000M20.0 014 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 04M20.0052...
- 25
- 358
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 8 ppsx
... case0 .84 0. 68 0 .82 0 .84 0 .83 0. 68 0.720 .88 0. 91 0 .85 0 .85 0. 68 0. 78 0.770.720 .89 0.660.960.660.930.900.730 .87 0 .88 0 .83 0. 78 0.640 .86 0. 78 [0.790 .89 0. 91 0. 48 0.570.490.600.620. 71 0. 71 0.640.690. 58 0.670.660.650. 61 0.740.750.720.690. 58 0.530.650.450.700.760.750.73umbhtietextilesbagwatmoussculpens0 .85 WatchLeatherTrayleatherWatchLeatherKerchief2TŦshirtŦVCapTrayleather0.75[Fig. ... respondents.E([)=0. 086 5 ∗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 ... 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. 08 0 .10 Noise on one sidexDensityŦ5 0 5 10 1520250.00...
- 25
- 475
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 1 Part 9 doc
... Ncube, 19 85;Lowry et al., 19 92 ; Jackson, 19 91 ; Liu, 19 95 ; Kourti and MacGregor, 19 96 , Mac-Gregor, 19 97 ). In particular, we focus on the approach based on PLS componentsproposed by Kourti and ... Gervini and Rousson (2004). At the end, the optimal 202 Rosaria Lombardo, Amalia Vanacore and Jean-Francỗois Durandlimits (Wu and Wang, 19 97 ; Jones and Woodall, 19 98 ; Liu and Tang, 19 96 ) has ... 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...
- 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 ... 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 1 1 1 ... 75 ,10 80,30Optimality 97,40 96,60 96 ,10 96 ,10 96 ,10 81, 90 90,40 91, 00 90,50 90,00Note: TCCS, POLCOURT and SCSCIENCE stand for “Teacher, Clerck and CivilServant”, “Politics & Court” and...
- 25
- 297
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 6 potx
... 361 108 560 1 8 26 109 36 0 26 28518318 16 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044079003 5 26 981858 24 7198 924 001898 26 3 26 62 8 2000051451775 22 800903 921 91 060 100 56 1 922 70 460 01 969 9 761 860 18471 8 26 18 161 9481 924 1858189817751 922 1 969 1847108 560 1 8 26 109 36 0 26 28518318 16 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044079003 5 26 981858 24 7198 924 001898 26 3 26 62 8 2000051451775 22 800903 921 91 060 100 56 1 922 70 460 01 969 9 761 860 18471 8 26 18 161 9481 924 1858189817751 922 1 969 1847Fig. ... accuracy (67 %) and while some cover a wide Analysis of Stock Markets 361 108 560 1 8 26 109 36 0 26 28518318 16 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044079003 5 26 981858 24 7198 924 001898 26 3 26 62 8 2000051451775 22 800903 921 91 060 100 56 1 922 70 460 01 969 9 761 860 18471 8 26 18 161 9481 924 1858189817751 922 1 969 1847108 560 1 8 26 109 36 0 26 28518318 16 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044079003 5 26 981858 24 7198 924 001898 26 3 26 62 8 2000051451775 22 800903 921 91 060 100 56 1 922 70 460 01 969 9 761 860 18471 8 26 18 161 9481 924 1858189817751 922 1 969 1847Fig. ... 361 108 560 1 8 26 109 36 0 26 28518318 16 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044079003 5 26 981858 24 7198 924 001898 26 3 26 62 8 2000051451775 22 800903 921 91 060 100 56 1 922 70 460 01 969 9 761 860 18471 8 26 18 161 9481 924 1858189817751 922 1 969 1847108 560 1 8 26 109 36 0 26 28518318 16 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044079003 5 26 981858 24 7198 924 001898 26 3 26 62 8 2000051451775 22 800903 921 91 060 100 56 1 922 70 460 01 969 9 761 860 18471 8 26 18 161 9481 924 1858189817751 922 1 969 1847Fig. 2. Reduced adjacency matrix entries for...
- 25
- 380
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 7 docx
... Identification. Socimetry, 28 , 27 7 29 9.OKADA, A. (20 03): Using Additive Conjoint Measurement in Analysis of Social Network Data. In: M. Schwaiger, and O. Opitz (Eds.): Exploratory Data Analysis in EmpiricalResearch. ... 2 Characteristic valuesActor (Family) 4 .23 3 3.4181 Acciaiuoli 0. 129 0.134 2 Albizzi 0 .21 0 0.3003 Barbadori 0. 179 0.0534 Bischeri 0. 328 -0 .26 05 Castellani 0 .29 6 -0.3536 Ginori 0.094 0. 123 7 ... between subgroups 1 and 2. 0-0.5-0.4-0.3-0 .2 -0.10.10 .2 0.30.40.5-0.5 -0.4 -0.3 -0 .2 -0.1 0.1 0 .2 0.3 0.4 0.5 2 Albizzi3 Barbadori4 Bischeri5 Castellani6 Ginori 7 Guadagni8 Lamberteschi9...
- 25
- 297
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 8 docx
... 7. 78 24 (2) .24 (1) 12. 84 32 (2) . 32 (1)Type of building 9.09 . 08 (2) 22 (3) 8. 36 03 (2) 12 (3).14 (1) .15 (1)Outside facilities 7.40 .25 (1) .00 (2) 12. 11 . 28 (1) 09 (2) 25 (3) 19 (3)(* The ... (1) 37 (3) 26 (3)Beach 9 .83 10 (2) .35 (1) 5.56 09 (2) .26 (1) 25 (3) 17 (3)Hotel servicesLeisure activities 11. 72 20 (6) 02 (2) 7. 52 04 (6) . 02 (2) .04 (2) .20 (1) 01 (4) .01 (3).01 (3) ... (4) 12. 49 . 08 (1) 09 (4) 03 (3) .06 (2) 01 (3) .03 (2) Catering 12. 17 19 (5) .03 (3) 13 .29 07 (5) 01 (3). 12 (1) 07 (4) . 02 (2) 04 (4).10 (2) .10 (1)Hotel facilitiesLocation 7. 78 24 (2) .24 ...
- 25
- 237
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 10 docx
... ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 5075 100 125 150Box Jenkins (# 10) SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 5075 100 125 150Linear Regression (# 2) SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 5075 100 125 150VAR(4)-Model ... 0.00.51.01. 52. 02. 53.0ARL 3 42. 18 341. 42 339. 42 334. 52 326 .63 316.80 306. 92 SDRL 338.74 338. 62 338.77 338.89 338.54 337.80 337.35 10 Q( .10) 38 37 35 30 22 12 5Q(.50) 23 8 23 7 23 6 23 0 22 2 21 2 20 1Q(.90) ... 20 040 25 5075 100 125 150VAR(4)-Model (# 17)SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 5075 100 125 150BVAR(18)-Model (# 23 )SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 5075 100 125 150Fig. 2. ...
- 25
- 359
- 0
Từ khóa: Báo cáo quy trình mua hàng CT CP Công Nghệ NPVNghiên cứu tổ hợp chất chỉ điểm sinh học vWF, VCAM 1, MCP 1, d dimer trong chẩn đoán và tiên lượng nhồi máu não cấpNghiên 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 LPWANQuản lý hoạt động học tập của học sinh theo hướng phát triển kỹ năng học tập hợp tác tại các trường phổ thông dân tộc bán trú huyện ba chẽ, tỉnh quảng ninhPhát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên vịnh hạ longChuong 2 nhận dạng rui roKiểm sát việc giải quyết tố giác, tin báo về tội phạm và kiến nghị khởi tố theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn tỉnh Bình Định (Luận văn thạc sĩ)Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)chuong 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 vậtĐổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt namTÁI CHẾ NHỰA VÀ QUẢN LÝ CHẤT THẢI Ở HOA KỲQUẢN LÝ VÀ TÁI CHẾ NHỰA Ở HOA KỲ