Classificatore Naive Bayes ponderato in campo medico - Kharya, Shweta
26,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
  • Broschiertes Buch

Il data mining è una fase essenziale del processo di scoperta della conoscenza nei database in cui vengono applicati metodi intelligenti per estrarre modelli (K. Usha Rani, 2010). Il Data Mining (Perichinsky G. et al., 2003) è l'insieme di tecniche e strumenti applicati al processo non banale di estrazione e presentazione di conoscenza implicita, precedentemente sconosciuta, potenzialmente utile e umanamente comprensibile, da grandi insiemi di dati, con l'obiettivo di prevedere le tendenze e i comportamenti delle forme automatizzate e di descrivere modelli di forme auto-abbinate…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Il data mining è una fase essenziale del processo di scoperta della conoscenza nei database in cui vengono applicati metodi intelligenti per estrarre modelli (K. Usha Rani, 2010). Il Data Mining (Perichinsky G. et al., 2003) è l'insieme di tecniche e strumenti applicati al processo non banale di estrazione e presentazione di conoscenza implicita, precedentemente sconosciuta, potenzialmente utile e umanamente comprensibile, da grandi insiemi di dati, con l'obiettivo di prevedere le tendenze e i comportamenti delle forme automatizzate e di descrivere modelli di forme auto-abbinate precedentemente sconosciuti (Chen M. et al., 1996). Le applicazioni del data mining nella ricerca medica e sanitaria si sono dimostrate efficaci, mostrando grandi potenzialità di sviluppo. Il termine data mining intelligente (Evangelos S.et al., 1996) indica l'applicazione di metodi di apprendimento automatico (Michalski R.S.et al., 1983) (Holsheimer M.et al., 1991) per scoprire ed enumerare i modelli presenti nei dati.
Autorenporträt
Eu Shweta Kharya,professor associado no Instituto Bhilai de tecnologia,Durg com a experiência de ensino de 13 anos e experiência de investigação de 6 anos,a minha área de interesse é Data Mining,soft computing,Machine Learning.