Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 37
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 37
Hoài An
47
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 37. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 340 Jean-Francois Boulicaut and Baptiste Jeudy The IDB framework is appealing because it employs declarative queries instead of ad-hoc procedural constructs. As declarative inductive queries are often formulated using constraints inductive querying needs for constraint-based Data Mining techniques and is concerned with defining the necessary constraints. It is useful to abstract the meaning of inductive queries. A simple model has been introduced in Mannila and Toivonen 1997 . Given a language L of patterns e.g. itemsets the theory of a database D w.r.t. L and a selection predicate C is the set Th D L C y e L C y D true . The predicate selection or constraint C indicates whether a pattern y is interesting or not e.g. y is frequent in D . We say that computing Th D L C is the evaluation for the inductive query C defined as a boolean expression over primitive constraints. Some of them can refer to the behavior of a pattern in the data e.g. its frequency is above a threshold . Frequency is indeed the most studied case of evaluation function. Some others define syntactical restrictions e.g. the length of the pattern is below a threshold and checking them does not need any access to the data. Preprocessing concerns the definition of a mining context D the mining phase is generally the computation of a theory while post-processing is often considered as a querying activity on a materialized theory. To support the whole KDD process it is important to support the specification and the computation of many different but correlated theories. According to this formalization solving an inductive query needs for the computation of every pattern which satisfies C. We emphasized that the model is however quite general beside the itemsets or sequences L can denote e.g. the language of partitions over a collection of objects or the language of decision trees on a collection of attributes. In these cases classical constraints specify some function optimization. If the completeness .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications
Bài giảng Khai mở dữ liệu: Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu (Knowledge Discovery in Databases - Data Mining)
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 1
KNODWAT: A scientific framework application for testing knowledge discovery methods for the biomedical domain
ADVANCES IN DATA MINING KNOWLEDGE DISCOVERY AND APPLICATIONS
Descriptive phrase extraction in text mining
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 2
DrugQuest - a text mining workflow for drug association discovery
Quantifying and filtering knowledge generated by literature based discovery
Mining and applications of repeating patterns
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.