Áp dụng mạng Bayes xây dựng mô hình dự đoán xác suất có điều kiện phức hợp = Applying Bayesian network to build predicting model for complex conditional probabilities
Tác giả: Đặng Việt Hùng, Trần Nhật Vinh, Nguyễn Dũng, Võ Nhân Văn, Nguyễn Thị Thanh, Nguyễn Quang Vinh
Số trang:
Tr. 32-39
Số phát hành:
Số 03 (64)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Học máy, mạng Bayes, xác suất có điều kiện
Chủ đề:
Mạng internet
Tóm tắt:
Giới thiệu mạng Bayes - một giải pháp sơ cấp để dự đoán xác suất trong các điều kiện phức hợp, làm tiền đề cho ứng dụng thứ cấp là phân loại, dự đoán hay ra quyết định. Mạng Bayes cũng được huấn luyện dựa trên dữ liệu đầu vào, qua đó xác định được sự phụ thuộc hay độc lập của các trường dữ liệu. Bài báo sẽ sử dụng dữ liệu về hoàn cảnh sinh viên nhằm ước lượng các xác suất liên hệ giữa các trường hoàn cảnh và khả năng bỏ học của sinh viên.
Tạp chí liên quan
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số





