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Synopsis
The present volume provides a collection of seven articles containing new and high quality research results demonstrating the significance of Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA) for data mining tasks in Knowledge Discovery from Databases (KDD). These articles are written by leading experts around the world. It is shown how the different MOEAs can be utilized, both in individual and integrated manner, in various ways to efficiently mine data from large databases.
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Présentation de l'éditeur
The present volume provides a collection of seven articles containing new and high quality research results demonstrating the significance of Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA) for data mining tasks in Knowledge Discovery from Databases (KDD). These articles are written by leading experts around the world. It is shown how the different MOEAs can be utilized, both in individual and integrated manner, in various ways to efficiently mine data from large databases.
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- ÉditeurSpringer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
- Date d'édition2008
- ISBN 10 3540774661
- ISBN 13 9783540774662
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Nombre de pages162
- ÉditeurGhosh Ashish, Dehuri Satchidananda, Ghosh Susmita
- Coordonnées du fabricantnon disponible
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases (Studies in Computational Intelligence, 98, Band 98)
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Multi-objective Evolutionary Algorithms For Knowledge Discovery From Databases
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Multi-objective Evolutionary Algorithms For Knowledge Discovery From Databases
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
Edité par
Springer Berlin Heidelberg, 2008
ISBN 10 : 3540774661
ISBN 13 : 9783540774662
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases (Studies in Computational Intelligence, 98)
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
Edité par
Springer Berlin Heidelberg, 2008
ISBN 10 : 3540774661
ISBN 13 : 9783540774662
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Data Mining (DM) is the most commonly used name to describe such computational analysis of data and the results obtained must conform to several objectives such as accuracy, comprehensibility, interest for the user etc. Though there are many sophisticated techniques developed by various interdisciplinary fields only a few of them are well equipped to handle these multi-criteria issues of DM. Therefore, the DM issues have attracted considerable attention of the well established multiobjective genetic algorithm community to optimize the objectives in the tasks of DM.The present volume provides a collection of seven articles containing new and high quality research results demonstrating the significance of Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA) for data mining tasks in Knowledge Discovery from Databases (KDD). These articles are written by leading experts around the world. It is shown how the different MOEAs can be utilized, both in individual and integrated manner, in various ways to efficiently mine data from large databases. N° de réf. du vendeur 9783540774662
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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
Edité par
Springer Berlin Heidelberg Mrz 2008, 2008
ISBN 10 : 3540774661
ISBN 13 : 9783540774662
Neuf
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