Oracle Data Mining and the implementation of Support Vector Machine

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015

3659716979 / 9783659716973

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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

Titre
Oracle Data Mining and the implementation of Support Vector Machine
Auteur
Victoria Cupet
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2015
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3659716979
ISBN à 13 chiffres
9783659716973
Poids de l'article
149 grammes
Dimensions
220x150x6 mm

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