Honko piotr (6 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Cham, Switzerland, Springer., 2017
Serie: Buch 205 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
Anbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, DeutschlandUniversitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH
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XV, 123 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence. Volume 702. Sprache: Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Buch 205 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2017
Serie: Buch 205 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2017
Serie: Buch 205 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 9.50x6.50x0.50 inches. In Stock.
Granular-Relational Data Mining : How to Mine Relational Data in the Paradigm of Granular Computing?
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2018
Serie: Buch 205 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides two general granular computing approaches to mining relational data, the first of which uses abstract descriptions of relational objects to build their granular representation, while the second extends existing granular data mining… solutions to a relational case.Both approaches make it possible to perform and improve popular data mining tasks such as classification, clustering, and association discovery. How can different relational data mining tasks best be unified How can the construction process of relational patterns be simplified How can richer knowledge from relational data be discovered All these questions can be answered in the same way: by mining relational data in the paradigm of granular computing!This book will allow readers with previous experience in the field of relational data mining to discover the many benefits of its granular perspective. In turn, those readers familiar with the paradigm of granular computing will find valuable insights on its application to mining relational data. Lastly, the book offers all readers interested in computational intelligence in the broader sense the opportunity to deepen their understanding of the newly emerging field granular-relational data mining.
Granular-Relational Data Mining : How to Mine Relational Data in the Paradigm of Granular Computing?
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2017
Serie: Buch 205 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides two general granular computing approaches to mining relational data, the first of which uses abstract descriptions of relational objects to build their granular representation, while the second extends existing granular data mining soluti…ons to a relational case.Both approaches make it possible to perform and improve popular data mining tasks such as classification, clustering, and association discovery. How can different relational data mining tasks best be unified How can the construction process of relational patterns be simplified How can richer knowledge from relational data be discovered All these questions can be answered in the same way: by mining relational data in the paradigm of granular computing!This book will allow readers with previous experience in the field of relational data mining to discover the many benefits of its granular perspective. In turn, those readers familiar with the paradigm of granular computing will find valuable insights on its application to mining relational data. Lastly, the book offers all readers interested in computational intelligence in the broader sense the opportunity to deepen their understanding of the newly emerging field granular-relational data mining.
