Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 7 docx
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
... (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 ... (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) 03 ... 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...
- 25
- 237
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 10 docx
... 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 3 37. 80 3 37. 3510 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) 78 6 ... ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 50 75 100 125 150Box Jenkins (# 10)SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 50 75 100 125 150Linear Regression (# 2) SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 50 75 100 125 150VAR(4)-Model ... 20 040 25 50 75 100 125 150VAR(4)-Model (# 17) SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 50 75 100 125 150BVAR(18)-Model (# 23 )SE (in ’000) 20 00 20 01 20 02 2003 20 040 25 50 75 100 125 150Fig. 2. ...
- 25
- 359
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 1 pot
... 416P(N /2) .4 92 .24 3 .21 4 .144 .109 .24 4 . 173 .0 97 .4 42 .068 .190 .8 02 .556 .28 3R(N /2) . 528 .139 .3 02 .1 97 .088 .1 82 .1 52 .191 .26 3 .061 .143 .71 0 .3 52 .361 29 6 Triebel et al. data point p whose ... watermark database.Table 1.Averaged precision and recall at N /2 for the watermark database.Classes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14N 322 115 139 71 91 44 1 97 126 99 33 14 31 17 416P(N /2) .4 92 .24 3 ... . 870 . 871 .465 .75 8 .77 3 .8 17 .865 .919 .546 . 571 1.00 . 824 .995 . 874 FP .0 37 .001 .019 .0 12 .011 .003 . 025 .008 .0 02 .004 .001 0 0 .008 . 125 5The class names are listed in Section 3.1. 24 2...
- 25
- 411
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 2 ppsx
... 20 01), FSG (Kuramochi and Karypis 20 01),MoSS/MoFa (Borgelt and Berthold 20 02) , gSpan (Yan and Han 20 02) , Closegraph(Yan and Han 20 03), FFSM (Huan et al. 20 03), and Gaston (Nijssen and Kok 20 04).A ... (1988b):LMAO=[ˆuW 2 ˆu/ˆV 2 ] 2 T 22 −(T 21 A) 2 ˆvar(ˆU), (6)LMAU=[ˆuBBW1y] 2 Hrho−HTUˆvar(ˆT)HTU, (7) where T 21 A= tr[W 2 W1A−1+W 2 W1A−1], A = I −ˆUW1, ... sequences.Intelligent Data Analysis, 6(3) :23 7 25 5.KAM, P S. and FU, A. W C. (20 00): Discovering Temporal Patterns for Interval-BasedEvents. In: Data Warehousing and Knowledge Discovery, 2nd Int. Conf., DaWaK 20 00.Springer,...
- 25
- 351
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 3 pps
... asoundex.lname11 525 6 WESTERHEIDE W236 20 0001 BESTEWEIDE B233 20 00 02 WESTERWELLE W2363.3 Candidate selectioncandidates (data1 , data2 , method, selvars1, selvars2, key1, key2, )provides an interface ... 89.4% 98 .2% FastICAMole84.5% 87. 7% 56.1%Melanoma89.4% 89.4% 98 .2% Pre-Proc. ClassOAA-SVM OAO-SVM unbalanced SVMFlexICAMole 72 . 7% 69.9% 87. 7%Melanoma 92. 9% 94 .7% 89.4%FastICAMole 71 .5% ... U=0.5W 2 W 2 , O=0.5W 2 W 2 , U=0.50 0.05 0.1 0.15 0 .2 00.10 .2 0.30.40.50.60 .7 0.80.91U,Opowerb) SARAR(1,1): GMM opt.inst. WaldW1W1, O=0.5W1W1, U=0.5W 2 W 2 , O=0.5W 2 W 2 ,...
- 25
- 306
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 4 doc
... 029 911839J4.8(cv)408911941RPart056 071 073 5RPart164108 625 QUEST 422 50 72 0 CTree 76 7890 37 26 20 27 38 49 37 Complexity J4.8 J4.8(cv) RPart0 RPart1 QUEST CTreeJ4.8 010 020 3J4.8(cv) 17 0 0 0 5 3 25 RPart018 18 0 0 13 15 64RPart118 18 16 ... other use is made of such data than statistical analysis. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 00.511.5 2 2.533.544.55x 10 12 Applications Volume (in byte)UnknownWebP2PFTPNewsMailDBOthersControlGamesStreamingChatupstream ... ComplexityŦ80 Ŧ60 Ŧ40 20 0 20 CTree Ŧ QUESTCTree Ŧ RPart1QUEST Ŧ RPart1CTree Ŧ RPart0QUEST Ŧ RPart0RPart1 Ŧ RPart0CTree Ŧ J4.8(cv)QUEST Ŧ J4.8(cv)RPart1 Ŧ J4.8(cv)RPart0 Ŧ J4.8(cv)CTree...
- 25
- 247
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 5 pps
... 20 30 40 50 60 70 8000 .2 0.40.60.81Typical day 12 0 5 10 15 20 25 01 2 345x 10 7 0 51015 2 0 2 50 2 46810x 106cluster 6, application: p2p down ( 12% ) volume (in byte)global ... numberunknownupunknowndownp2pupp2pdownwebupwebdown0 5 10 15 20 25 01 2 3456x 1060 51015 2 0 2 500.511.5 2 2.5x 106Typical day 12 for web down application (8%) volume ... byte)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140 20 406080typical day cluster numberCluster 6 (5%)Global1 2 345 6 7 8 91011 12 13140 20 406080Typical customer 6Typical day 12 Typical...
- 25
- 250
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 6 potx
... 3611085601 826 10936 026 2851831816 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044 079 003 526 981858 24 71 98 924 001898 26 326 628 200005145 177 5 22 800903 921 91060100561 922 70 46001969 976 186018 47 1 826 181619481 924 18581898 177 51 922 196918 47 1085601 826 10936 026 2851831816 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044 079 003 526 981858 24 71 98 924 001898 26 326 628 200005145 177 5 22 800903 921 91060100561 922 70 46001969 976 186018 47 1 826 181619481 924 18581898 177 51 922 196918 47 Fig. ... accuracy ( 67% ) and while some cover a wide Analysis of Stock Markets 3611085601 826 10936 026 2851831816 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044 079 003 526 981858 24 71 98 924 001898 26 326 628 200005145 177 5 22 800903 921 91060100561 922 70 46001969 976 186018 47 1 826 181619481 924 18581898 177 51 922 196918 47 1085601 826 10936 026 2851831816 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044 079 003 526 981858 24 71 98 924 001898 26 326 628 200005145 177 5 22 800903 921 91060100561 922 70 46001969 976 186018 47 1 826 181619481 924 18581898 177 51 922 196918 47 Fig. ... 3611085601 826 10936 026 2851831816 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044 079 003 526 981858 24 71 98 924 001898 26 326 628 200005145 177 5 22 800903 921 91060100561 922 70 46001969 976 186018 47 1 826 181619481 924 18581898 177 51 922 196918 47 1085601 826 10936 026 2851831816 923 1 021 511948 123 47 02 1 924 30044 079 003 526 981858 24 71 98 924 001898 26 326 628 200005145 177 5 22 800903 921 91060100561 922 70 46001969 976 186018 47 1 826 181619481 924 18581898 177 51 922 196918 47 Fig. 2. Reduced adjacency matrix entries for...
- 25
- 380
- 0
Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 2 Part 9 pdf
... pseudo R 2 1 -131.49 28 0. 97 28 9. 97 .00 .23 2 -1 17. 04 27 6.09 29 7. 09 .09 .813 -100.96 26 7. 92 300. 92 .08 . 92 4 -89 .76 26 9. 52 314. 52 .11 . 92 5 - 82. 62 279 .24 336 .24 .11 .95Classifying Contemporary ... biasedT04s8.93 2. 10 2. 59 biasedT05s10.59 -8 .75 -4 .70 biasedTM score 3. 67 4.05 .88 10 .29 DM score 2. 71 1.03 -7. 87 8.94EM score -2. 44 64 1. 37 6. 62 IM score 1.15 .23 6. 52 5. 17 NM score 44 .29 2. 99 3.03Intercept ... 0.0 32 0.044 0. 020 Level 2 18 .2 % 0.1 17 14.4 % 0.080 21 .8 % 0.154Level 3 0.140 0.095 0.184Attribute 2 Level 1 0.106 0. 177 0.036Level 2 0.1 57 0.183 0.1 32 Level 3 27 .5 %0 .23 8 28 .5 %0 .23 6 26 .5...
- 25
- 236
- 0
Từ khóa: data mining techniques tools and applicationsdata mining tasks techniques and applicationsoracle data integrator 11g integration and administration ed 2 rarthe prime minister and i episode 2 eng sub ucd1dub9acuc640 ub098prime minister and i episode 2 engprime minister and i episode 2 eng sub gooddramadata link layer protocols and applicationsapplied microarray data analysis using r and sas softwarebasic machine learning and object detection based on keypointsmachine learning and statistical techniqueschapter 4 data analysis with hive and pig in amazon emrdata analysis research findings and discussiondata analysis of pre and post testsdata analysis results discussions and recommendationsdata analysis major findings and suggestionsNghiên 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 vật liệu biến hóa (metamaterials) hấp thụ sóng điện tử ở vùng tần số THzGiáo 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 LPWANNGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN SLIDENghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chếNghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúngTìm hiểu công cụ đánh giá hệ thống đảm bảo an toàn hệ thống thông tinThơ nôm tứ tuyệt trào phúng hồ xuân hươngSở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIXTổ chức và hoạt động của Phòng Tư pháp từ thực tiễn tỉnh Phú Thọ (Luận văn thạc sĩ)Kiểm 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)BT Tieng anh 6 UNIT 2Giáo 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 vậtBÀI HOÀN CHỈNH TỔNG QUAN VỀ MẠNG XÃ HỘIĐổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt nam