Synopsis
This book integrates two areas of computer science, namely data mining and evolutionary algorithms (EAs). In essence, data mining consists of extracting interesting knowledge from data. The book presents a comprehensive review of both data mining and EAs and discusses significant advances in the integration of these two areas. It is self-contained, explaining both basic concepts and advanced topics.
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This book integrates two areas of computer science, namely data mining and evolutionary algorithms. Both these areas have become increasingly popular in the last few years, and their integration is currently an active research area. In general, data mining consists of extracting knowledge from data. The motivation for applying evolutionary algorithms to data mining is that evolutionary algorithms are robust search methods which perform a global search in the space of candidate solutions. This book emphasizes the importance of discovering comprehensible, interesting knowledge, which is potentially useful for intelligent decision making. The text explains both basic concepts and advanced topics
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Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms
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Springer, 2002
ISBN 10 : 3540433317
ISBN 13 : 9783540433316
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Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms
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ISBN 10 : 3540433317
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Data Mining and Knoweledge Discovery with Evolutionary Algorithms
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ISBN 10 : 3540433317
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Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms (Hardcover)
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Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2002
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. This book integrates two areas of computer science, namely data mining and evolutionary algorithms. Both these areas have become increasingly popular in the last few years, and their integration is currently an area of active research. In general, data mining consists of extracting knowledge from data. In this book we particularly emphasize the importance of discovering comprehensible, interesting knowledge, which is potentially useful for the reader for intelligent decision making. In a nutshell, the motivation for applying evolutionary algorithms to data mining is that evolutionary algorithms are robust search methods which perform a global search in the space of candidate solutions. In contrast, most rule induction methods perform a local, greedy search in the space of candidate rules. Intuitively, the global search of evolutionary algorithms can discover interesting rules and patterns that would be missed by the greedy search. This book integrates two areas of computer science, namely data mining and evolutionary algorithms (EAs). In essence, data mining consists of extracting interesting knowledge from data. The book presents a review of both data mining and EAs and discusses significant advances in the integration of these two areas. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9783540433316
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Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms
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Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms
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Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms
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Springer Berlin Heidelberg, 2002
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book integrates two areas of computer science, namely data mining and evolutionary algorithms (EAs). In essence, data mining consists of extracting interesting knowledge from data. The book presents a comprehensive review of both data mining and EAs an. N° de réf. du vendeur 4890387
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Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms
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