Personnaliser

OK

Appareils photo, caméras, drones et bien d'autres ! 30€ et 100€ offerts* dès 299€ et 999€ d'achat sur l'univers Photo et caméras avec les codes : PHOTO30 et PHOTO100

En profiter

Data Mining -

Note : 0

0 avis
  • Soyez le premier à donner un avis

Vous en avez un à vendre ?

Vendez-le-vôtre
Filtrer par :

224,30 €

Produit Neuf

  • Ou 56,08 € /mois

    • Livraison : 3,99 €
    • Livré entre le 1 et le 7 août
    Voir les modes de livraison

    M_plus_L

    PRO Vendeur favori

    4,8/5 sur + de 1 000 ventes

    Nos autres offres

    • 228,29 €

      Produit Neuf

      Ou 57,07 € /mois

      • Livraison à 0,01 €
      • Livré entre le 3 et le 17 août
      Voir les modes de livraison

      Brand new, In English, Fast shipping from London, UK; Tout neuf, en anglais, expédition rapide depuis Londres, Royaume-Uni;ria9781441912794_dbm

      Voir le détail de l'annonce 
    Publicité
     
    Vous avez choisi le retrait chez le vendeur à
    • Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
    • Récupérez le produit directement chez le vendeur
    • Rakuten vous rembourse en cas de problème

    Gratuit et sans engagement

    Félicitations !

    Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !

    En savoir plus

    Retour

    Horaires

        Note :


        Avis sur Data Mining Format Broché  - Livre Économie

        Note : 0 0 avis sur Data Mining Format Broché  - Livre Économie

        Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.


        Présentation Data Mining Format Broché

         - Livre Économie

        Livre Économie - 01/11/2009 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Editeur : Springer Us, New York, N.Y.
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/11/2009
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 387
      • Expédition : 602
      • Dimensions : 25.6 x 15.6 x 2.8
      • ISBN : 9781441912794



      • Résumé :
        Over the course of the last twenty years, research in data mining has seen a substantial increase in interest, attracting original contributions from various disciplines including computer science, statistics, operations research, and information systems. Data mining supports a wide range of applications, from medical decision making, bioinformatics, web-usage mining, and text and image recognition to prominent business applications in corporate planning, direct marketing, and credit scoring. Research in information systems equally reflects this inter- and multidisciplinary approach, thereby advocating a series of papers at the intersection of data mining and information systems research. This special issue of Annals of Information Systems contains original papers and substantial extensions of selected papers from the 2007 and 2008 International Conference on Data Mining (DMIN'07 and DMIN'08, Las Vegas, NV) that have been rigorously peer-reviewed. The issue brings together topics on both information systems and data mining, and aims to give the reader a current snapshot of the contemporary research and state of the art practice in data mining.

        Sommaire:
        Data Mining and Information Systems: Quo Vadis?.- Confirmatory data analysis.- Response-Based Segmentation Using Finite Mixture Partial Least Squares.- Knowledge discovery from supervised learning.- Building Acceptable Classification Models.- Mining Interesting Rules Without Support Requirement: A General Universal Existential Upward Closure Property.- Classification Techniques and Error Control in Logic Mining.- Classification analysis.- An Extended Study of the Discriminant Random Forest.- Prediction with the SVM Using Test Point Margins.- Effects of Oversampling Versus Cost-Sensitive Learning for Bayesian and SVM Classifiers.- The Impact of Small Disjuncts on Classifier Learning.- Hybrid data mining procedures.- Predicting Customer Loyalty Labels in a Large Retail Database: A Case Study in Chile.- PCA-based Time Series Similarity Search.- Evolutionary Optimization of Least-Squares Support Vector Machines.- Genetically Evolved kNN Ensembles.- Web-mining.- Behaviorally Founded Recommendation Algorithm for Browsing Assistance Systems.- Using Web Text Mining to Predict Future Events: A Test of the Wisdom of Crowds Hypothesis.- Privacy-preserving data mining.- Avoiding Attribute Disclosure with the (Extended) p-Sensitive k-Anonymity Model.- Privacy-Preserving Random Kernel Classification of Checkerboard Partitioned Data.

        Détails de conformité du produit

        Consulter les détails de conformité de ce produit (

        Personne responsable dans l'UE

        )
        Le choixNeuf et occasion
        Minimum5% remboursés
        Le service clientsÀ votre écoute
        LinkedinFacebookTwitterInstagramYoutubePinterestTiktok
        visavisa
        mastercardmastercard
        klarnaklarna
        paypalpaypal
        floafloa
        americanexpressamericanexpress
        Rakuten Logo
        • Rakuten Kobo
        • Rakuten TV
        • Rakuten Viber
        • Rakuten Viki
        • Plus de services
        • À propos de Rakuten
        Rakuten.com