9783110697094 - noise filtering for big data analytics (20 résultats)
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Etat : New. Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh, University of Burdwan,West Bengal, India.This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly..
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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Hardcover. Etat : Brand New. 248 pages. 6.69x9.45x0.67 inches. In Stock.
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Second…ly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it.
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu
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Buch. Etat : Neu. Noise Filtering for Big Data Analytics | Souvik Bhattacharyya (u. a.) | Buch | VIII | Englisch | 2022 | De Gruyter | EAN 9783110697094 | Verantwortliche Person für die EU: Walter de Gruyter GmbH, De Gruyter GmbH, Genthiner Str. 13, 10785 Berlin, productsafety[at]degruyterbrill[dot]com | Anbieter: preigu.
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Hardback. Etat : New. This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of…data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it.
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Vendeur : Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandeKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Etat : New. 2022. Hardcover. . . . . .
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Etat : New. 2022. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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EUR 23,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filter…ed model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. 156 pp. Englisch.
