Principles of Data Mining and Knowledge Discovery
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Aug 2002, 2002
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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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Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
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