Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties - Couverture rigide
Livre 50 sur 95: Studies in Big Data
Synopsis
Presents a unique approach to stream data mining
Contrary to the vast majority of previous approaches, mainly based on some heuristics, this book shows methods and algorithms which are mathematically justified Designed for a professional audience composed of researchers and practitioners dealing with stream data (telecommunication, banking, sensor networks)Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties (eng)
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties (Studies in Big Data, 56)
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Stream Data Mining : Algorithms and Their Probabilistic Properties
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Stream Data Mining: Algorithms And Their Probabilistic Properties
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a unique and innovative approach to stream data miningUnlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justifiedIs intended for a pr. N° de réf. du vendeur 267123712
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a unique approach to stream data mining. Unlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justified. First, it describes how to adapt static decision trees to accommodate data streams; in this regard, new splitting criteria are developed to guarantee that they are asymptotically equivalent to the classical batch tree. Moreover, new decision trees are designed, leading to the original concept of hybrid trees. In turn, nonparametric techniques based on Parzen kernels and orthogonal series are employed to address concept drift in the problem of non-stationary regressions and classification in a time-varying environment. Lastly, an extremely challenging problem that involves designing ensembles and automatically choosing their sizes is described and solved. Given its scope, the book is intended for a professional audience of researchers and practitioners who dealwith stream data, e.g. in telecommunication, banking, and sensor networks. 340 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030139612
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