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Mining Very Large Databases With Parallel Processing - Couverture rigide

 
9780792380481: Mining Very Large Databases With Parallel Processing

Synopsis

Mining Very Large Databases with Parallel Processing addresses the problem of large-scale data mining. It is an interdisciplinary text, describing advances in the integration of three computer science areas, namely `intelligent' (machine learning-based) data mining techniques, relational databases and parallel processing. The basic idea is to use concepts and techniques of the latter two areas - particularly parallel processing - to speed up and scale up data mining algorithms.
The book is divided into three parts. The first part presents a comprehensive review of intelligent data mining techniques such as rule induction, instance-based learning, neural networks and genetic algorithms. Likewise, the second part presents a comprehensive review of parallel processing and parallel databases. Each of these parts includes an overview of commercially-available, state-of-the-art tools. The third part deals with the application of parallel processing to data mining. The emphasis is on finding generic, cost-effective solutions for realistic data volumes. Two parallel computational environments are discussed, the first excluding the use of commercial-strength DBMS, and the second using parallel DBMS servers.
It is assumed that the reader has a knowledge roughly equivalent to a first degree (BSc) in accurate sciences, so that (s)he is reasonably familiar with basic concepts of statistics and computer science.
The primary audience for Mining Very Large Databases with Parallel Processing is industry data miners and practitioners in general, who would like to apply intelligent data mining techniques to large amounts of data. The book will also be of interest to academic researchers and postgraduate students, particularly database researchers, interested in advanced, intelligent database applications, and artificial intelligence researchers interested in industrial, real-world applications of machine learning.

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9781461375234: Mining Very Large Databases with Parallel Processing

Edition présentée

ISBN 10 :  1461375231 ISBN 13 :  9781461375234
Editeur : Springer, 2012
Couverture souple

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Alex A. Freitas et Simon H. Lavington
Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Vendeur : Ammareal, Morangis, France

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Hardcover. Etat : Bon. Ancien livre de bibliothèque. Traces d'usure sur la couverture. Edition 1997. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Good. Former library book. Signs of wear on the cover. Edition 1997. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations. N° de réf. du vendeur E-612-254

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Simon H. Lavington, Alex A. Freitas
Edité par Springer US, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Freitas, Alex A.; Lavington, Simon Hugh
Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Alex A. Freitas
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Vendeur : Grand Eagle Retail, Mason, OH, Etats-Unis

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Hardcover. Etat : new. Hardcover. Addressing the problem of large-scale data mining, this is an interdisciplinary text that describes advances in the integration of three computer-science areas: "intelligent" (machine learning-based) data-mining techniques, relational databases, and parallel processing. The basic idea is to use concepts and techniques of the last two areas, particularly parallel processing, to speed up and scale up data-mining algorithms. The book is divided into three parts, the first of which presents a comprehensive review of intelligent data-mining techniques such as rule induction, instance-based learning, neural networks and genetic algorithms. Likewise, the second part offers a detailed review of parallel processing and parallel databases. Each of these parts includes an overview of commercially-available, state-of-the-art tools. The third part deals with the application of parallel processing to data mining. The emphasis is on finding generic, cost-effective solutions for realistic data volumes. Two parallel computational environments are discussed, the first excluding the use of commercial-strength DBMS and the second using parallel DBMS servers.It is assumed that readers have a knowledge roughly equivalent to a first degree (BSc) in accurate sciences, so that they are reasonably familiar with basic concepts of statistics and computer science. The book is intended primarily for industry-data miners and practitioners in general, who would like to apply intelligent data-mining techniques to large amounts of data. It is also suitable for academic researchers and postgraduate students, particularly database researchers, who are interested in advanced, intelligent database applications, and artificial-intelligence researchers interested in industrial, real-world applications of machine learning. Addresses the problem of large-scale data mining. It is an interdisciplinary text, describing advances in the integration of three computer science areas, namely 'intelligent' (machine learning-based) data mining techniques, relational databases and parallel processing. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780792380481

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Alex A. Freitas|Simon H. Lavington
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ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Mining Very Large Databases with Parallel Processing addresses the problem of large-scale data mining. It is an interdisciplinary text, describing advances in the integration of three computer science areas, namely `intelligent (machine learni. N° de réf. du vendeur 5970633

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Freitas, Alex A.; Lavington, Simon Hugh
Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Simon H. Lavington
Edité par Springer US Nov 1997, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Mining Very Large Databases with Parallel Processing addresses the problem of large-scale data mining. It is an interdisciplinary text, describing advances in the integration of three computer science areas, namely `intelligent' (machine learning-based) data mining techniques, relational databases and parallel processing. The basic idea is to use concepts and techniques of the latter two areas - particularly parallel processing - to speed up and scale up data mining algorithms. The book is divided into three parts. The first part presents a comprehensive review of intelligent data mining techniques such as rule induction, instance-based learning, neural networks and genetic algorithms. Likewise, the second part presents a comprehensive review of parallel processing and parallel databases. Each of these parts includes an overview of commercially-available, state-of-the-art tools. The third part deals with the application of parallel processing to data mining. The emphasis is on finding generic, cost-effective solutions for realistic data volumes. Two parallel computational environments are discussed, the first excluding the use of commercial-strength DBMS, and the second using parallel DBMS servers. It is assumed that the reader has a knowledge roughly equivalent to a first degree (BSc) in accurate sciences, so that (s)he is reasonably familiar with basic concepts of statistics and computer science. The primary audience for Mining Very Large Databases with Parallel Processing is industry data miners and practitioners in general, who would like to apply intelligent data mining techniques to large amounts of data. The book will also be of interest to academic researchers and postgraduate students, particularly database researchers, interested in advanced, intelligent database applications, and artificial intelligence researchers interested in industrial, real-world applications of machine learning. 226 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780792380481

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Freitas, Alex A.; Lavington, Simon H.
Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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Freitas, Alex A.; Lavington, Simon Hugh
Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 0792380487 ISBN 13 : 9780792380481
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