The problem of mining class association rules (CARs) is finding of the dịch - The problem of mining class association rules (CARs) is finding of the Việt làm thế nào để nói

The problem of mining class associa

The problem of mining class association rules (CARs) is finding of the complete set of CARs that satisfies the user-specified minimum support and minimum confidence thresholds from a dataset. Numerous approaches have been proposed to solve this problem. Examples include the Apriori-based algorithm CBA (Liu et al., 1998), the FP tree-based algorithm CMAR (Li et al., 2001),mining CARs based on the vertical dataset layout (Zhao et al.,2009), the use of an equivalence class rule tree (Vo and Le, 2009),the lattice-based approach for mining CARs (Nguyen et al., 2012),
the use of a modified ECR tree with Obidset (Nguyen et al., 2013),and parallel mining CARs on the multi-core processor architecture (Nguyen et al., 2014)
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Vấn đề khai thác lớp Hiệp hội quy định (ô tô) là việc tìm kiếm của các thiết lập hoàn chỉnh của xe ô tô có đáp ứng chỉ định dùng hỗ trợ tối thiểu và tối thiểu tự tin ngưỡng từ một tập dữ liệu. Phương pháp tiếp cận rất nhiều đã được đề xuất để giải quyết vấn đề này. Ví dụ bao gồm các thuật toán Apriori dựa trên CBA (Liu và ctv., 1998), FP cây dựa trên thuật toán CMAR (Li et al., 2001), khai thác mỏ xe dựa trên bố trí các số liệu theo chiều dọc (Zhao et al., 2009), việc sử dụng một tương đương lớp học cai trị cây (Vo Le, 2009), cách tiếp cận lưới dựa trên khai thác mỏ xe ô tô (Nguyễn ctv., 2012),sử dụng một cây ECR lần với Obidset (Nguyễn và ctv., 2013), và chiếc xe song song khai thác trên kiến trúc bộ xử lý đa lõi (Nguyễn và ctv., 2014)
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Các vấn đề của luật kết hợp lớp khai thác mỏ (CAR) là việc tìm kiếm của các bộ hoàn chỉnh của CAR thỏa mãn người dùng chỉ định hỗ trợ tối thiểu và ngưỡng tin cậy tối thiểu từ một tập dữ liệu. Nhiều phương pháp đã được đề xuất để giải quyết vấn đề này. Các ví dụ bao gồm các thuật toán CBA Apriori-based (Liu et al., 1998), các thuật toán FP cây dựa trên CMAR (Li et al., 2001), CAR khai thác dựa trên cách bố trí dữ liệu theo chiều dọc (Zhao et al., 2009), việc sử dụng một cây nguyên tắc lớp tương đương (Võ và Lê, 2009), các phương pháp tiếp cận lưới dựa trên cho CAR khai thác mỏ (Nguyen et al., 2012),
việc sử dụng một cây ECR đổi với Obidset (Nguyen et al., 2013) , và CAR khai thác song song trên kiến trúc vi xử lý đa lõi (Nguyen et al., 2014)
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: