-
Francúzsky jazyk
Exploration de règles d'association sur des données progressives et de grande dimension
Autor: K. Prasanna
L'extraction de règles d'association joue un rôle essentiel dans de nombreuses tâches importantes d'extraction de données telles que l'extraction de motifs fréquents, les associations, les motifs séquentiels, les motifs fermés et colossaux, etc. L'augmentation... Viac o knihe
Na objednávku
66.60 €
bežná cena: 74.00 €
O knihe
L'extraction de règles d'association joue un rôle essentiel dans de nombreuses tâches importantes d'extraction de données telles que l'extraction de motifs fréquents, les associations, les motifs séquentiels, les motifs fermés et colossaux, etc. L'augmentation exponentielle de la disponibilité d'ensembles de données progressifs et de haute dimension tels que les données de microarray et d'expression génétique avec des caractéristiques variables permet d'étudier la performance des techniques d'extraction de règles d'association pour une découverte efficace des règles. Ce livre met l'accent sur l'évaluation de la performance de la découverte de règles d'association avec les méthodes de Doubleton Pattern Mining (DPM) pour l'extraction de divers types de motifs fréquents à partir d'ensembles de données progressives de haute dimension.
- Vydavateľstvo: Editions Notre Savoir
- Rok vydania: 2021
- Formát: Paperback
- Rozmer: 220 x 150 mm
- Jazyk: Francúzsky jazyk
- ISBN: 9786204323695
Nemecký jazyk 
Anglický jazyk 
