L'exploration de données peut être utilisée pour découvrir des modèles dans les données, mais elle n'est souvent effectuée que sur des échantillons de données. Le processus d'exploration sera inefficace si les échantillons ne sont pas une bonne représentation de l'ensemble des données. L'exploration de données ne peut pas découvrir des modèles qui peuvent être présents dans l'ensemble des données si ces modèles ne sont pas présents dans l'échantillon "exploité". L'incapacité à trouver des modèles peut être à l'origine de certains litiges entre les clients et les fournisseurs de services. L'exploration de données n'est donc pas infaillible, mais elle peut être utile si des échantillons de données suffisamment représentatifs sont collectés. La découverte d'un modèle particulier dans un ensemble particulier de données ne signifie pas nécessairement qu'un modèle se retrouve ailleurs dans les données plus larges à partir desquelles cet échantillon a été tiré. La vérification et la validation des modèles sur d'autres échantillons de données constituent une partie importante du processus
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O Dr. K Prasanna trabalha no GNITS como Professor Associado em Departamento de CSE.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'exploration de données peut être utilisée pour découvrir des modèles dans les données, mais elle n'est souvent effectuée que sur des échantillons de données. Le processus d'exploration sera inefficace si les échantillons ne sont pas une bonne représentation de l'ensemble des données. L'exploration de données ne peut pas découvrir des modèles qui peuvent être présents dans l'ensemble des données si ces modèles ne sont pas présents dans l'échantillon 'exploité'. L'incapacité à trouver des modèles peut être à l'origine de certains litiges entre les clients et les fournisseurs de services. L'exploration de données n'est donc pas infaillible, mais elle peut être utile si des échantillons de données suffisamment représentatifs sont collectés. La découverte d'un modèle particulier dans un ensemble particulier de données ne signifie pas nécessairement qu'un modèle se retrouve ailleurs dans les données plus larges à partir desquelles cet échantillon a été tiré. La vérification et la validation des modèles sur d'autres échantillons de données constituent une partie importante du processusVDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken Französisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206989448
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'exploration de données peut être utilisée pour découvrir des modèles dans les données, mais elle n'est souvent effectuée que sur des échantillons de données. Le processus d'exploration sera inefficace si les échantillons ne sont pas une bonne représentation de l'ensemble des données. L'exploration de données ne peut pas découvrir des modèles qui peuvent être présents dans l'ensemble des données si ces modèles ne sont pas présents dans l'échantillon 'exploité'. L'incapacité à trouver des modèles peut être à l'origine de certains litiges entre les clients et les fournisseurs de services. L'exploration de données n'est donc pas infaillible, mais elle peut être utile si des échantillons de données suffisamment représentatifs sont collectés. La découverte d'un modèle particulier dans un ensemble particulier de données ne signifie pas nécessairement qu'un modèle se retrouve ailleurs dans les données plus larges à partir desquelles cet échantillon a été tiré. La vérification et la validation des modèles sur d'autres échantillons de données constituent une partie importante du processus. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206989448
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Taschenbuch. Zustand: Neu. CONCEPTS ET APPROCHES DE L'EXTRACTION DE RÈGLES D'ASSOCIATION | K. Prasanna | Taschenbuch | Französisch | 2023 | Editions Notre Savoir | EAN 9786206989448 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 128216666
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