Principles of Data Mining and Knowledge Discovery

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Aug 2002, 2002

3540440372 / 9783540440376

Serie: Buch 13 von 58 - Lecture Notes in Computer Science

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Contributed Papers.- Optimized Substructure Discovery for Semi-structured Data.- Fast Outlier Detection in High Dimensional Spaces.- Data Mining in Schizophrenia Research - Preliminary Analysis.- Fast Algorithms for Mining Emerging Patterns.- On the Discovery of Weak Periodicities in Large Time Series.- The Need for Low Bias Algorithms in Classification Learning from Large Data Sets.- Mining All Non-derivable Frequent Itemsets.- Iterative Data Squashing for Boosting Based on a Distribution-Sensitive Distance.- Finding Association Rules with Some Very Frequent Attributes.- Unsupervised Learning: Self-aggregation in Scaled Principal Component Space\*.- A Classification Approach for Prediction of Target Events in Temporal Sequences.- Privacy-Oriented Data Mining by Proof Checking.- Choose Your Words Carefully: An Empirical Study of Feature Selection Metrics for Text Classification.- Generating Actionable Knowledge by Expert-Guided Subgroup Discovery.- Clustering Transactional Data.- Multiscale Comparison of Temporal Patterns in Time-Series Medical Databases.- Association Rules for Expressing Gradual Dependencies.- Support Approximations Using Bonferroni-Type Inequalities.- Using Condensed Representations for Interactive Association Rule Mining.- Predicting Rare Classes: Comparing Two-Phase Rule Induction to Cost-Sensitive Boosting.- Dependency Detection in MobiMine and Random Matrices.- Long-Term Learning for Web Search Engines.- Spatial Subgroup Mining Integrated in an Object-Relational Spatial Database.- Involving Aggregate Functions in Multi-relational Search.- Information Extraction in Structured Documents Using Tree Automata Induction.- Algebraic Techniques for Analysis of Large Discrete-Valued Datasets.- Geography of Di.erences between Two Classes of Data.- Rule Induction for Classification of Gene Expression Array Data.- Clustering Ontology-Based Metadata in the Semantic Web.- Iteratively Selecting Feature Subsets for Mining from High-Dimensional Databases.- SVMClassification Using Sequences of Phonemes and Syllables.- A Novel Web Text Mining Method Using the Discrete Cosine Transform.- A Scalable Constant-Memory Sampling Algorithm for Pattern Discovery in Large Databases.- Answering the Most Correlated N Association Rules Efficiently.- Mining Hierarchical Decision Rules from Clinical Databases Using Rough Sets and Medical Diagnostic Model.- Efficiently Mining Approximate Models of Associations in Evolving Databases.- Explaining Predictions from a Neural Network Ensemble One at a Time.- Structuring Domain-Specific Text Archives by Deriving a Probabilistic XML DTD.- Separability Index in Supervised Learning.- Invited Papers.- Finding Hidden Factors Using Independent Component Analysis.- Reasoning with Classifiers\*.- A Kernel Approach for Learning from Almost Orthogonal Patterns.- Learning with Mixture Models: Concepts and Applications.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 544 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783540440376

Titel
Principles of Data Mining and Knowledge Discovery
Autor
Tapio Elomaa
Verlag
Springer, Springer Aug 2002
Erscheinungsjahr
2002
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3540440372
ISBN-13
9783540440376
Artikelgewicht
814 Gramm
Abmessungen
235x155x30 mm
Serie
Buch 13 von 58: Lecture Notes in Computer Science

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