Tài liệu miễn phí Cơ sở dữ liệu
Download Tài liệu học tập miễn phí Cơ sở dữ liệu
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 14 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 14 - Hierarchical clustering. In Chapter 14 we consider various agglomerative hierarchical clustering methods, which start from each point in its own cluster, and successively merge (or agglomerate) pairs of clusters until the desired number of clusters have been found.
3/18/2021 4:10:32 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 13 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 13 - Representative-based clustering. In this chapter we describe two approaches for representative-based clustering, namely the K-means and expectation-maximization algorithms.
3/18/2021 4:10:23 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 12 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 12 - Pattern and rule assessment. In this chapter we discuss how to assess the significance of the mined frequent patterns, as well as the association rules derived from them. Ideally, the mined patterns and rules should satisfy desirable properties such as conciseness, novelty, utility, and so on. We outline several rule and pattern assessment measures that aim to quantify different properties of the mined results.
3/18/2021 4:10:14 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 11 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 11 - Graph pattern mining. Moving beyond sequences to arbitrary graphs, we describe the popular and efficient gSpan algorithm for frequent subgraph mining in chapter 11. Graph mining involves two key steps, namely graph isomorphism checks to eliminate duplicate patterns during pattern enumeration and subgraph isomorphism checks during frequency computation.
3/18/2021 4:10:06 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 10 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 10 - Sequence mining. In this chapter we consider methods to mine frequent sequences, which allow gaps between elements, as well as methods to mine frequent substrings, which do not allow gaps between consecutive elements.
3/18/2021 4:09:56 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 9 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 9 - Summarizing itemsets. The search space for frequent itemsets is usually very large and it grows exponentially with the number of items. In particular, a low minimum support value may result in an intractable number of frequent itemsets. An alternative approach, studied in this chapter, is to determine condensed representations of the frequent itemsets that summarize their essential characteristics.
3/18/2021 4:09:49 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 8 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 8 - Itemset mining. Part II begins by presenting efficient algorithms for frequent itemset mining in chapter 8. The key methods include the level-wise Apriori algorithm, the “vertical” intersection based Eclat algorithm, and the frequent pattern tree and projection based FPGrowth method.
3/18/2021 4:09:39 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 7 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 7 - Dimensionality reduction. We saw in Chapter 6 that high-dimensional data has some peculiar characteristics, some of which are counterintuitive. In this chapter we study methods that allow us to obtain optimal lower-dimensional projections of the data.
3/18/2021 4:09:31 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 6 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 6 - High-dimensional data. In data mining typically the data is very high dimensional, as the number of attributes can easily be in the hundreds or thousands. Understanding the nature of high-dimensional space, or hyperspace, is very important, especially because hyperspace does not behave like the more familiar geometry in two or three dimensions.
3/18/2021 4:09:23 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 5 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 5 - Kernel methods. Kernel methods are then introduced in chapter 5, which provide new insights and connections between linear, nonlinear, graph, and complex data mining tasks. We briefly highlight the theory behind kernel functions, with the key concept being that a positive semidefinite kernel corresponds to a dot product in some high-dimensional feature space.
3/18/2021 4:09:15 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 4 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 4 - Graph data. In this chapter we look at the analysis of the link structure in graphs that arise from these kinds of networks. We will study basic topological properties as well as models that give rise to such graphs.
3/18/2021 4:09:06 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 3 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 3 - Categorical attributes. In this chapter we present methods to analyze categorical attributes. Because categorical attributes have only symbolic values, many of the arithmetic operations cannot be performed directly on the symbolic values. However, we can compute the frequencies of these values and use them to analyze the attributes.
3/18/2021 4:08:58 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 2 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 2 - Numeric attributes. In this chapter, we discuss basic statistical methods for exploratory data analysis of numeric attributes. We look at measures of central tendency or location, measures of dispersion, and measures of linear dependence or association between attributes. We emphasize the connection between the probabilistic and the geometric and algebraic views of the data matrix.
3/18/2021 4:08:49 AM +00:00
Lecture Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms: Chapter 1 - Mohammed J. Zaki, Wagner Meira
Chapter 1 - Data mining and analysis. Data mining is the process of discovering insightful, interesting, and novel patterns, as well as descriptive, understandable, and predictive models from large-scale data. We begin this chapter by looking at basic properties of data modeled as a data matrix. We emphasize the geometric and algebraic views, as well as the probabilistic interpretation of data.
3/18/2021 4:08:41 AM +00:00
Bài giảng Quản lý online redo log files
Bài giảng Quản lý online redo log files giúp người học hiểu được mục đích của online redo log file; cấu trúc của online redo log file; điều khiển các log switch và các checkpoint; tạo mới và duy trì các online redo log file; lấy các thông tin về online redo log file.
3/18/2021 3:52:09 AM +00:00
Bài giảng Quản lý Tablespaces
Bài giảng Quản lý Tablespaces trình bày cấu trúc của Database; phân loại Tablespaces; quản lý không gian trong Tablespaces; các trạng thái của Tablespaces; thêm, sửa, xóa Tablespaces; truy vấn thông tin về Tablespace.
3/18/2021 3:52:00 AM +00:00
Bài tập thực hành môn Hệ cơ sở dữ liệu
Mời các bạn cùng tham khảo tài liệu để nắm chi tiết bài tập thực hành môn Hệ cơ sở dữ liệu cụ thể là tìm hiểu SQL server management studio; tạo và quản lý cơ sở dữ liệu; kiểu dữ liệu (Data type); lệnh Select; lệnh Select – truy vấn con Subquery...
3/18/2021 3:47:46 AM +00:00
Bài giảng Quản lý Control file
Nội dung Bài giảng Quản lý Control File gồm 4 phần với các nội dung tổng quan về Control file; thêm, chỉnh sửa Control file; lấy thông tin về Control file; một số bài thực hành.
3/18/2021 3:47:31 AM +00:00
Bài giảng Phân tích dữ liệu với SPSS - TS. Nguyễn Thị Phương Giang
Bài giảng Phân tích dữ liệu với SPSS được biên soạn bởi TS. Nguyễn Thị Phương Giang với các nội dung phân loại dữ liệu, mã hóa, nhập liệu và một số xử lý trên biến; làm sạch dữ liệu; tóm tắt và trình bày dữ liệu; phân tích nhân tố Explore factor và kiểm định Cronbach Analysis Alpha; phân tích liên hệ giữa biến nguyên nhân định tính và biến kết quả định lượng kiểm định trung bình tổng thể; phân tích liên hệ giữa biến nguyên nhân định tính và biến kết quả định lượng phân tích phương sai; kiểm định phi tham số...
3/18/2021 3:47:23 AM +00:00
A survey on spatial, temporal, and spatio-temporal database research and an original example of relevant applications using SQL ecosystem and deep learning
Spatio-temporal data serves as a foundation for most location-based applications nowadays. To handle spatio-temporal data, an appropriate methodology needs to be properly followed, in which space and time dimensions of data must be taken into account ‘altogether’ – unlike spatial (or temporal) data management tools which consider space (or time) separately and assumes no dependency on one another. In this paper, we conducted a survey on spatial, temporal, and spatio-temporal database research.
3/18/2021 12:58:26 AM +00:00
Development and implementation of polygenic risk score in Vietnamese population
This review aims to articulate the evidence supporting the clinical use of PRS, the concepts behind the validity of PRS, approach to implement PRS in Vietnamese population, and cautions in selecting methods and thresholds to develop an appropriate PRS.
3/18/2021 12:57:48 AM +00:00
Phylogenetic and phylogenomic analyses for large datasets
The paper will enable researchers to comprehend the state-ofthe-art methods and available software to efficiently study the evolutionary relationships among species from large datasets.
3/18/2021 12:56:57 AM +00:00
Giáo trình Cấu trúc dữ liệu: Phần 2
Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và thuật toán này được xuất bản lần đầu năm 2006, do Nhà xuất bản Xây dựng ấn hành. Phần 2 giáo trình cung cấp cho người học những kiến thức về: Các thuật toán sắp xếp, các thuật toán tìm kiếm, quy hoạch động. Mời các bạn cùng tham khảo.
3/17/2021 7:19:43 PM +00:00
Giáo trình Cấu trúc dữ liệu: Phần 1
Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và thuật toán gồm có 9 chương và được chia thành 2 phần. Phần 1 sẽ cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản về: Nhập môn cấu trúc dữ liệu, cấu trúc dữ liệu tuyến tính, cấu trúc dữ liệu phi tuyến, nhập môn thuật toán, các dạng thuật toán cơ bản, phân tích thuật toán. Mời các bạn cùng tham khảo.
3/17/2021 7:19:35 PM +00:00
Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - ĐH Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên
Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - ĐH Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên được biên soạn nhằm cung cấp đến các bạn sinh viên những kiến thức giải thuật và cấu trúc dữ liệu; phân tích và thiết kế bài toán; phân tích thời gian thực hiện thuật toán; mảng và dánh sách; danh sách nối đơn (Singlely Linked List); thực hành cài đặt danh sách nối đơn; danh sách tuyến tính ngăn xếp (Stack); danh sách tuyến tính kiểu hàng đợi; thực hành cái đặt danh sách kiểu hàng đợi; danh sách nối vòng và nối kép...
3/17/2021 4:43:19 PM +00:00
Phương án sửa chữa Backup PLC allen-bradley (-NT2-)
Tài liệu này với mục đích tạo file sao lưu chương trình cho các CPU trên đảm bảo khi có sự cố hư hỏng CPU cần thay mới thì có thể cài đặt mà vẫn giữ nguyên được chương trình như cũ.
3/17/2021 4:15:24 PM +00:00
Dữ liệu mở trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0
Dữ liệu mở (DLM) có vai trò quan trọng trong nền kinh tế số và bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0. Ở Việt Nam hiện nay đã hình thành một số DLM như: Cổng DLM quốc gia, truy cập mở thông tin về khoa học và công nghệ (KH&CN), tài nguyên giáo dục mở…
3/17/2021 4:07:22 PM +00:00
Đề thi cuối học kỳ I năm học 2019-2020 môn Lý thuyết thông tin - ĐH Công nghệ
Đề thi cuối học kỳ I năm học 2019-2020 môn Lý thuyết thông tin giúp các bạn học sinh có thêm tài liệu ôn tập, luyện tập nhằm nắm vững được những kiến thức, kĩ năng cơ bản, đồng thời vận dụng kiến thức để giải các bài tập một cách thuận lợi.
3/17/2021 1:42:12 PM +00:00
Đề thi cuối học kỳ I năm học 2018-2019 môn Khai phá dữ liệu hướng ứng dụng - ĐH Công nghệ
Đề thi cuối học kỳ I năm học 2018-2019 môn Khai phá dữ liệu hướng ứng dụng giúp các bạn học sinh có thêm tài liệu ôn tập, luyện tập nhằm nắm vững được những kiến thức, kĩ năng cơ bản, đồng thời vận dụng kiến thức để giải các bài tập một cách thuận lợi.
3/17/2021 1:35:40 PM +00:00
Đề thi kết thúc học kỳ I năm học 2018-2019 môn Cơ sở dữ liệu (Đề số 1) - ĐH Công nghệ
Đề thi kết thúc học kỳ I năm học 2018-2019 môn Cơ sở dữ liệu giúp cho các bạn sinh viên nắm bắt được cấu trúc đề thi, dạng đề thi chính để có kế hoạch ôn thi một cách tốt hơn. Tài liệu hữu ích cho các các bạn sinh viên đang theo học chuyên ngành Công nghệ thông tin và những ai quan tâm đến môn học này dùng làm tài liệu tham khảo.
3/17/2021 1:25:31 PM +00:00