Visual Knowledge Discovery and Machine Learning - Couverture souple
Livre 115 sur 188: Intelligent Systems Reference Library
Synopsis
Expands methods of knowledge discovery based on visual means
Generates new lossless visual representations of n-D data in 2-D that fully preserves n-D data with focus on Machine Learning/ Data Mining goals, in contrast with a generic visualization without a clearly specified goal
Provides clear interpretation of features of visual representations in terms of n-D data properties
Effectively usrees human vision capabilities of shape perception in mapping n-D data points into 2-D graphs
Recognizes n-D data structures such as hyper-tubes, hyper-planes, hyper-spheres, etc. using lossless visual data representations
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Visual Knowledge Discovery and Machine Learning
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Springer, 2018
ISBN 10 : 3319892304
ISBN 13 : 9783319892306
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Expands methods of knowledge discovery based on visual means  Generates new lossless visual representations of n-D data in 2-D that fully preserve n-D data with a focus on machine learning/data mining goals, in contrast to a generic vis. N° de réf. du vendeur 294884336
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book combines the advantages of high-dimensional data visualization and machine learning in the context of identifying complex n-D data patterns. It vastly expands the class of reversible lossless 2-D and 3-D visualization methods, which preserve the n-D information. This class of visual representations, called the General Lines Coordinates (GLCs), is accompanied by a set of algorithms for n-D data classification, clustering, dimension reduction, and Pareto optimization. The mathematical and theoretical analyses and methodology of GLC are included, and the usefulness of this new approach is demonstrated in multiple case studies. These include the Challenger disaster, world hunger data, health monitoring, image processing, text classification, market forecasts for a currency exchange rate, computer-aided medical diagnostics, and others. As such, the book offers a unique resource for students, researchers, and practitioners in the emerging field of Data Science. 340 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319892306
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Taschenbuch. Etat : Neu. Visual Knowledge Discovery and Machine Learning | Boris Kovalerchuk | Taschenbuch | xxi | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783319892306 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 115141084
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book combines the advantages of high-dimensional data visualization and machine learning in the context of identifying complex n-D data patterns. It vastly expands the class of reversible lossless 2-D and 3-D visualization methods, which preserve the n-D information. This class of visual representations, called the General Lines Coordinates (GLCs), is accompanied by a set of algorithms for n-D data classification, clustering, dimension reduction, and Pareto optimization. The mathematical and theoretical analyses and methodology of GLC are included, and the usefulness of this new approach is demonstrated in multiple case studies. These include the Challenger disaster, world hunger data, health monitoring, image processing, text classification, market forecasts for a currency exchange rate, computer-aided medical diagnostics, and others. As such, the book offers a unique resource for students, researchers, and practitioners in the emerging field of Data Science.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 340 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319892306
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book combines the advantages of high-dimensional data visualization and machine learning in the context of identifying complex n-D data patterns. It vastly expands the class of reversible lossless 2-D and 3-D visualization methods, which preserve the n-D information. This class of visual representations, called the General Lines Coordinates (GLCs), is accompanied by a set of algorithms for n-D data classification, clustering, dimension reduction, and Pareto optimization. The mathematical and theoretical analyses and methodology of GLC are included, and the usefulness of this new approach is demonstrated in multiple case studies. These include the Challenger disaster, world hunger data, health monitoring, image processing, text classification, market forecasts for a currency exchange rate, computer-aided medical diagnostics, and others. As such, the book offers a unique resource for students, researchers, and practitioners in the emerging field of Data Science. N° de réf. du vendeur 9783319892306
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