CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
chủ đề: Machine learning
1 A sequential piecewise linear regression model for data analysis developed with Visual C# .NET / Tran Xuan Linh, Hoang Nhat Duc // .- 2020 .- Số 05 (42) .- P. 20-25 .- 005
This study develops a software program used for nonlinear data analysis based on the Sequential Piecewise Linear Regression (SPLR) [1]. The SPLR is a regression analysis method relying on the concept of hinge function to identify locally linear relationship in datasets. Thus, this method can effectively used to capture nonlinear functional mapping. In this study, the SPRL software program has been developed with Visual C# .NET framework 4.6.1. The usefulness of the newly developed program is verified via several data modeling tasks.
2 Phát hiện malware dựa trên header của tập tin Portable Executable sử dụng Machine Learning / Nguyễn Kim Tuấn, Nguyễn Hoàng Hà, Trần Trương Thiện Nguyên // .- 2021 .- Số 05(48) .- Tr. 8-13 .- 004
Dựa vào cấu trúc phần Portable Executable header của các tập tin Portable Executable để đề xuất một hướng tiếp cận khác trong việc sử dụng Machine learning để phân loại các tập tin này, là tập tin mã độc hay tập tin lành tính. Kết quả thực nghiệm cho thấy, tiếp cận đề xuất vẫn sử dụng thuật toán Random Forest cho bài toán phân loại nhưng độ chính xác và thời gian thực thi được cải thiện so với một số công bố gần đây (độ chính xác đạt 99.71%).
3 Research on determining the piles bearing capacity using a random forest model considering the randomness of the soil data = Nghiên cứu xác định sức chịu tải của cọc bằng mô hình rừng ngẫu nhiên có xét đến tính ngẫu nhiên của số liệu đất nền / Van Loi Giap, Tuan Anh Pham, Nguyen Tuong Lai // .- 2023 .- Quý 2 .- P. 43-55 .- 690
In this study, a method of calculating the pile bearing capacity of the piles is presented by combining a machine learning model named Random Forest and a Monte-Carlo simulation method for evaluation.