อัลกอริทึม k-เพื่อนบ้านใกล้ที่สุด (k-Nearest-Neighbors) เป็นแนวทางการจำแนกประเภทที่ไม่สร้างสมมติฐานเกี่ยวกับโครงสร้างของความสัมพันธ์ระหว่างการเป็นสมาชิกคลาส (Y) และตัวทำนาย X1, X2,… Xn นี่เป็นแนวทางแบบไม่พารามิเตอร์ (Nonparametric) เพราะไม่มีการประมาณค่าพารามิเตอร์ในรูปแบบฟังก์ชันที่แฝงไว้ รวมถึงรู

แนวทางการวิเคราะห์แบ่งแยก (Discriminant Analysis) ขึ้นอยู่กับสมมติฐานหลักสองข้อเพื่อให้คะแนนการจำแนกประเภท — แรก มันพิจารณาว่าการวัดตัวทำนาย (Predictor Measurements) ในบางคลาสมาจากการกระจายปกติหลายมิติ (Multivariate Normal Distribution) เมื่อสมมติฐานนี้ประกอบได้อย่างสมเหตุสมผล การวิเคราะห์แบ่งแยกเป็

โครงสร้างการเรียนรู้ที่เรียบง่ายที่สุดคือการจดจำอย่างธรรมดา หรือการเรียนรู้ซ้ำ (Rote Learning) เนื่องจากกลุ่มตัวอย่างฝึกอบรมได้ถูกจดจำไว้ เมื่อเจอกับอินสแตนซ์ใหม่ หน่วยความจำจะถูกสำรวจเพื่อหาตัวอย่างฝึกอบรมที่คล้ายกับอินสแตนซ์ใหม่ที่สุด ปัญหาเดียวคือวิธีอธิบาย คล้ายคลึง (Resembles) แรก นี่เป็นวิธีท

ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) เป็นกลไกแบบไหลผ่านคล้ายต้นไม้ (Flow-chart-like) ที่แต่ละโหนดภายใน (Internal Node) บ่งชี้การทดสอบบนแอตทริบิวต์ แต่ละกิ่ง (Branch) กำหนดผลลัพธ์ของการทดสอบ และโหนดใบ (Leaf Nodes) อธิบายคลาสหรือการกระจายคลาส โหนดที่ใหญ่ที่สุดในต้นไม้คือโหนดราก (Root Node) ปัญหาการสร้างต้น

การตรวจสอบข้าม 10 กลับ (Tenfold Cross-Validation) เป็นวิธีมาตรฐานในการวัดอัตราข้อผิดพลาดของรูปแบบการเรียนรู้บนชุดข้อมูลเฉพาะ สำหรับผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ 10 ครั้งของการตรวจสอบข้าม 10 กลับ มีสองวิธีคือ การตรวจสอบข้ามแบบละทิ้งหนึ่ง (Leave-One-Out Cross-Validation) และบูทสแทรป (Bootstrap) Leave-One-Out

ประเภทที่นิยมของเครือข่ายแบบส่งต่อไปข้างหน้า (Feed-forward Network) คือเครือข่ายฟังก์ชันพื้นฐานแบบรัศมี (Radial Basis Function - RBF Network) มันมีสองชั้น ไม่นับชั้นป้อนเข้า (Input Layer) และแตกต่างจากเพอร์เซปทرونหลายชั้น (Multilayer Perceptron) ในวิธีที่หน่วยซ่อน (Hidden Units) ใช้การคำนวณ แต่ละหน

ตัวอย่างที่ทำให้ทั่วไป (Generalized Exemplars) เป็นขอบเขตสี่เหลี่ยมของพื้นที่อินสแตนซ์ เรียกว่าไฮเปอร์เรกแทงเกิล (Hyperrectangles) เพราะเป็นมิติสูง เมื่อกำหนดอินสแตนซ์ใหม่ จำเป็นต้องแปลงฟังก์ชันระยะทางเพื่อให้สามารถคำนวณระยะทางไปยังไฮเปอร์เรกแทงเกิลได้ เมื่อตัวอย่างใหม่ถูกกำหนดอย่างถูกต้อง มันจะถูก

แอตทริบิวต์เป็นแบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete) หากมีจำนวนค่าที่เป็นไปได้น้อย (จำกัด) ในขณะที่แอตทริบิวต์ต่อเนื่อง (Continuous) ถือว่ามีจำนวนค่าที่เป็นไปได้มาก (อนันต์) อีกนัยหนึ่ง แอตทริบิวต์ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องสามารถมองได้เป็นฟังก์ชันที่ช่วง (Range) เป็นกลุ่มจำกัด ในขณะที่แอตทริบิวต์ข้อมูลต่อเนื่องเป็

ขนาดของเครื่องเดสก์ทอปขึ้นอยู่กับลักษณะของผู้ใช้และข้อกำหนดของเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง ผู้ใช้ทั่วไปที่ข้อมูลที่ต้องการได้รับการตอบสนองโดยเอกสาร HTML ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ต้องการพลังเพียงพอที่จะรันเบราว์เซอร์อินเทอร์เน็ตเท่านั้น ในทางกลับกัน ผู้ใช้พลัง (Power User) ที่พัฒนาคำค้นหาและการวิเคราะห์ที่ซับ

เซิร์ฟเวอร์ไดเรกทอรี (Directory Server) เป็นประเภทหนึ่งของคลังข้อมูลของทรัพยากรที่เข้าถึงได้บนเครือข่ายที่เกี่ยวข้อง ทรัพยากรเช่น อุปกรณ์ฐานข้อมูล ฐานข้อมูลแต่ละอัน ที่เก็บไฟล์ (File Repositories) ระบบธุรกรรม (Transaction Systems) พื้นที่จัดเก็บไฟล์ เครื่องพิมพ์ และบุคคล คำอธิบายของบุคคลรวมถึงชื่อแ

รูปแบบการเข้ารหัสที่เรียบง่ายที่สุดคือการเข้ารหัสคีย์สมมาตร (Symmetric Key Encryption) ประเภทการเข้ารหัสนี้ยังเรียกว่าการเข้ารหัสคีย์ส่วนตัว (Private Key Encryption) ด้วยการเข้ารหัสคีย์สมมาตร คีย์ลับเพียงตัวเดียวสามารถทั้งล็อกข้อมูลและปลดล็อกข้อมูลได้ การเข้ารหัสคีย์สมมาตรน่าสนใจหลักในสองสถานการณ์:

การเข้ารหัสคีย์สมมาตร (Symmetric Key Encryption) มีปัญหาหลักคือวิธีกระจายคีย์อย่างปลอดภัย ชุดรูปแบบการเข้ารหัสหลายชุดได้ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการปัญหาของสองฝ่ายที่อยู่ห่างกันที่ต้องการตั้งค่าการเชื่อมต่อที่ปลอดภัย แม้ผ่านเว็บก็ตาม รูปแบบการเข้ารหัสเหล่านี้เรียกว่าการเข้ารหัสคีย์สาธารณะ (Public-Key Enc

คลังข้อมูล (Data Warehousing) เป็นเทคนิคที่ใช้หลักเพื่อรวบรวมและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย คลังข้อมูลถูกออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหาร โดยง่ายๆ คลังข้อมูลคือฐานข้อมูลที่ดูแลรักษาแยกต่างหากจากฐานข้อมูลปฏิบัติการ (Operational Databa

ตารางข้อเท็จจริง (Fact Table) มีคีย์หลักแบบรวม (Composite Primary Key) ซึ่งประกอบด้วยคีย์ต่างประเทศหลายตัว (หนึ่งตัวสำหรับตารางมิติแต่ละตาราง) และคอลัมน์สำหรับแต่ละตัววัด (Measure) ที่ใช้มิติเหล่านั้น ขั้นตอนการแทนที่คีย์การผลิตด้วยคีย์ซอร์โรเกต (Surrogate Keys) ทุกกระบวนการจัดเตรียมข้อมูล (Data St

Data Mining เป็นกระบวนการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ใหม่ๆ โดยสแกนข้อมูลมหาศาลในที่เก็บข้อมูล ใช้เทคโนโลยี pattern recognition รวมถึงเทคนิคสถิติและคณิตศาสตร์ เป็นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงเท็จเพื่อค้นพบความสัมพันธ์ที่ไม่คาดคิด และสรุปบันทึกด้วยวิธีใหม่ที่เป็นเหตุเป็นผลและมีประโ

Data Mining (การทำเหมืองข้อมูล) เป็นกระบวนการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ (patterns) และแนวโน้ม (trends) ที่เป็นประโยชน์และใหม่ๆ โดยการสแกนผ่านปริมาณข้อมูลมหาศาลที่จัดเก็บในที่เก็บข้อมูล (repositories) โดยใช้เทคโนโลยีการรู้จักรูปแบบ (pattern recognition) รวมถึงเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ เป็นการวิเคราะ

Data Visualization (การแสดงภาพข้อมูล) นิยามถึงการแสดงข้อมูลในรูปภาพด้วยความช่วยเหลือของแผนภูมิครอบคลุม, รูปภาพ, รายการ, แผนภูมิ, และวัตถุภาพหลายอย่าง มันอนุญาตให้ผู้ใช้เรียนรู้ข้อมูลภายในส่วนน้อยของเวลาและแยกข้อมูลที่มีประโยชน์ รูปแบบ และแนวโน้ม อีกทั้ง มันทำให้ข้อมูลเข้าใจง่ายขึ้น ในคำอื่น สามารถพ

Heatmap เป็นการแสดงภาพกราฟิกของข้อมูลตัวเลขที่ใช้สีเพื่อแทนค่า ในบริบทของการทำเหมืองข้อมูล heatmaps มีประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับสองวัตถุประสงค์ — สำหรับการแสดงภาพตารางสหสัมพันธ์ (correlation tables) และสำหรับการแสดงภาพค่าที่หายไป (missing values) ในข้อมูล ในทั้งสองกรณี ข้อมูลถูกสื่อสารในตารางสองมิติ He

มีเกณฑ์ต่างๆ สำหรับการเลือกแหล่งข้อมูล ดังนี้: Data accessibility (ความเข้าถึงข้อมูลได้) — หากมี two possible feeds สำหรับข้อมูล หนึ่งจัดเก็บใน binary files ที่ดูแลโดยชุดโปรแกรมที่เขียนก่อนสมาชิกทีมโครงการที่อายุน้อยที่สุดเกิด และอีกอันมาจากระบบที่อ่าน binary documents และ support more processing

มีข้อกำหนดต่างๆ ของ data staging ดังนี้: Productivity support (การสนับสนุนประสิทธิภาพ) — ระบบใดๆ ที่ตัดสินใจ implement ต้องสนับสนุน basic development environment capabilities เช่น code library management check-in/check-out, version control, และ production และ development system constructs เริ่มต้น