Synopsis
Les bases de données commerciales contemporaines mettent davantage l'accent sur les capacités analytiques. La technologie d'exploration de données est très importante lorsque nous faisons référence à de grands volumes de données pour analyse. En ce qui concerne les nouvelles données, si nous utilisons des techniques modernes d'exploration de données, nous pouvons améliorer leur précision et leur généralisation. Mais comme nous le savons tous, obtenir des résultats de bonne qualité exige souvent un haut niveau de compétence et d'expertise des utilisateurs. Support Vector Machines est un algorithme d'exploration de données de pointe merveilleux et puissant qui peut exprimer des problèmes non conformes à l'analyse statistique traditionnelle. Quoi qu'il en soit, ce type d'algorithme reste limité par la force des complexités méthodologiques, les défis d'évolutivité et la rareté des implémentations SVM de qualité de production. Le document décrit la mise en œuvre de SVM par Oracle où le sujet principal réside sur la facilité d'utilisation et l'évolutivité tout en maintenant une précision de haute performance. L'algorithme de support Vector Machines est entièrement intégré dans le cadre de base de données Oracle et peut donc être facilement exploité dans une multitude de scénarios de déploiement.
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Oracle Data Mining and the implementation of Support Vector Machine
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LAP Lambert Academic Publishing Jun 2015, 2015
ISBN 10 : 3659716979
ISBN 13 : 9783659716973
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Contemporary commercial databases are putting an increased accentuation on analytic abilities. The data mining technology is very important when we are referring to large volumes of data for analysis. Regarding novel data if we use modern data mining techniques we may improve their accuracy and generalization. But as we all know attaining results of good quality frequently demands high level of proficiency and user expertise. Support Vector Machines is a wonderful and potent state-of-the-art data mining algorithm and can express problems not compliant to traditional statistical analysis. Anywise, this kind of algorithm stays limited on the strength of methodological complexities, scalability challenges, and scarcity of production quality SVM implementations. The paper hereby portrays Oracle's implementation of SVM where the primary topic lies on ease of use and scalability whilst maintaining high performance accuracy. Support Vector Machines algorithm is entirely integrated into the Oracle database framework and so it can be easily leveraged in a multifariousness of deployment scenarios. 88 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659716973
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Cupet VictoriaVictoria Cupet is a consultant, trainer and coach with an experience of more than 10 years in such fields as Business Analysis, Process Management, Project Managements and Agile.Contemporary commercial databases are. N° de réf. du vendeur 158224232
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Contemporary commercial databases are putting an increased accentuation on analytic abilities. The data mining technology is very important when we are referring to large volumes of data for analysis. Regarding novel data if we use modern data mining techniques we may improve their accuracy and generalization. But as we all know attaining results of good quality frequently demands high level of proficiency and user expertise. Support Vector Machines is a wonderful and potent state-of-the-art data mining algorithm and can express problems not compliant to traditional statistical analysis. Anywise, this kind of algorithm stays limited on the strength of methodological complexities, scalability challenges, and scarcity of production quality SVM implementations. The paper hereby portrays Oracle¿s implementation of SVM where the primary topic lies on ease of use and scalability whilst maintaining high performance accuracy. Support Vector Machines algorithm is entirely integrated into the Oracle database framework and so it can be easily leveraged in a multifariousness of deployment scenarios.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 88 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659716973
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Contemporary commercial databases are putting an increased accentuation on analytic abilities. The data mining technology is very important when we are referring to large volumes of data for analysis. Regarding novel data if we use modern data mining techniques we may improve their accuracy and generalization. But as we all know attaining results of good quality frequently demands high level of proficiency and user expertise. Support Vector Machines is a wonderful and potent state-of-the-art data mining algorithm and can express problems not compliant to traditional statistical analysis. Anywise, this kind of algorithm stays limited on the strength of methodological complexities, scalability challenges, and scarcity of production quality SVM implementations. The paper hereby portrays Oracle's implementation of SVM where the primary topic lies on ease of use and scalability whilst maintaining high performance accuracy. Support Vector Machines algorithm is entirely integrated into the Oracle database framework and so it can be easily leveraged in a multifariousness of deployment scenarios. N° de réf. du vendeur 9783659716973
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ISBN 10 : 3659716979
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Taschenbuch. Etat : Neu. Oracle Data Mining and the implementation of Support Vector Machine | Victoria Cupet | Taschenbuch | 88 S. | Englisch | 2015 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659716973 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 104601165
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ISBN 13 : 9783659716973
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Contemporary commercial databases are putting an increased accentuation on analytic abilities. The data mining technology is very important when we are referring to large volumes of data for analysis. Regarding novel data if we use modern data mining techniques we may improve their accuracy and generalization. But as we all know attaining results of good quality frequently demands high level of proficiency and user expertise. Support Vector Machines is a wonderful and potent state-of-the-art data mining algorithm and can express problems not compliant to traditional statistical analysis. Anywise, this kind of algorithm stays limited on the strength of methodological complexities, scalability challenges, and scarcity of production quality SVM implementations. The paper hereby portrays Oracle¿s implementation of SVM where the primary topic lies on ease of use and scalability whilst maintaining high performance accuracy. Support Vector Machines algorithm is entirely integrated into the Oracle database framework and so it can be easily leveraged in a multifariousness of deployment scenarios. N° de réf. du vendeur 25742368/2
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