DATA CLASSIFICATION: ALGORITHMS AND APPLICATIONS (CHAPMAN & HALL/CRC DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY SERIES)
Langue : anglais
Edité par Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, 2014
Série : Livre 32 sur 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
- Livre relié
- Occasion
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- Titre
- DATA CLASSIFICATION: ALGORITHMS AND APPLICATIONS (CHAPMAN & HALL/CRC DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY SERIES)
- Auteur
- Charu C. Aggarwal
- Éditeur
- Chapman and Hall/CRC, Boca Raton
- Année de publication
- 2014
- État de l'article
- Fine
- Jaquette
- No DJ
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1466586745
- ISBN à 13 chiffres
- 9781466586741
- Série
- Livre 32 sur 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
- Catalogues du vendeur
- Computer Science, Math
Comprehensive Coverage of the Entire Area of Classification
Research on the problem of classification tends to be fragmented across such areas as pattern recognition, database, data mining, and machine learning. Addressing the work of these different communities in a unified way, Data Classification: Algorithms and Applications explores the underlying algorithms of classification as well as applications of classification in a variety of problem domains, including text, multimedia, social network, and biological data.
This comprehensive book focuses on three primary aspects of data classification:
- Methods: The book first describes common techniques used for classification, including probabilistic methods, decision trees, rule-based methods, instance-based methods, support vector machine methods, and neural networks.
- Domains: The book then examines specific methods used for data domains such as multimedia, text, time-series, network, discrete sequence, and uncertain data. It also covers large data sets and data streams due to the recent importance of the big data paradigm.
- Variations: The book concludes with insight on variations of the classification process. It discusses ensembles, rare-class learning, distance function learning, active learning, visual learning, transfer learning, and semi-supervised learning as well as evaluation aspects of classifiers.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Charu C. Aggarwal is a research scientist at the IBM T.J. Watson Research Center. A fellow of the IEEE and the ACM, he is the author/editor of ten books, an associate editor of several journals, and the vice-president of the SIAM Activity Group on Data Mining. Dr. Aggarwal has published over 200 papers, has applied for or been granted over 80 patents, and has received numerous honors, including the IBM Outstanding Technical Achievement Award and EDBT 2014 Test of Time Award. His research interests include performance analysis, databases, and data mining. He earned a Ph.D. from the Massachusetts Institute of Technology.
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Art, Architecture, Photography and books on collectibles, Franklin Library and Easton Press, Trains, religion and philosophy, Modern and/or signed first editions, American Civil War, American History, World History, and History by Country, Military History and Aviation, Rare and out of print books, childrens illustrated and juvenile seriesProfil professionnel du vendeur
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