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 108
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 108
Trọng Duy
31
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 108. 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. | 1050 Chotirat Ann Ratanamahatana et al. Indexing Query by Content Given a query time series Q and some similarity dissimilarity measure D Q C find the most similar time series in database DB Chakrabarti et al. 2002 Faloutsos etal. 1994 Kahveci and Singh 2001 Popivanov et al. 2002 . Clustering Find natural groupings of the time series in database DB under some similarity dissimilarity measure D Q C Aach and Church 2001 Debregeas and Hebrail 1998 Kalpakis et al. 2001 Keogh and Pazzani 1998 . Classification Given an unlabeled time series Q assign it to one of two or more predefined classes Geurts 2001 Keogh and Pazzani 1998 . Prediction Forecasting Given a time series Q containing n data points predict the value at time n 1. Summarization Given a time series Q containing n data points where n is an extremely large number create a possibly graphic approximation of Q which retains its essential features but fits on a single page computer screen etc. Indyk et al. 2000 Wijk and Selow 1999 . Anomaly Detection Interestingness Detection Given a time series Q assumed to be normal and an unannotated time series R find all sections of R which contain anomalies or surprising interesting unexpected occurrences Guralnik and Srivastava 1999 Keogh et al 2002 Shahabi et al 2000 . Segmentation a Given a time series Q containing n data points construct a model Q from K piecewise segments K n such that Q closely approximates Q Keogh and Pazzani 1998 . b Given a time series Q partition it into K internally homogenous sections also known as change detection Guralnik and Srivastava 1999 . Note that indexing and clustering make explicit use of a distance measure and many approaches to classification prediction association detection summarization and anomaly detection make implicit use of a distance measure. We will therefore take the time to consider time series similarity in detail. 56.2 Time Series Similarity Measures 56.2.1 Euclidean Distances and Lp Norms One of the simplest similarity
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.