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adaptive stream mining pattern de bifet (8 résultats)
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Adaptive Stream Mining: Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams - Volume 207 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 124,42
Autre deviseEUR 4,74 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierEtat : New. In.
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Adaptive Stream Mining: Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams - Volume 207 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 160,16
Autre deviseEUR 65,75 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Adaptive Stream Mining: Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 217,24
Autre deviseEUR 11,87 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierHardcover. Etat : Brand New. 212 pages. 9.75x6.75x0.75 inches. In Stock.
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Adaptive Stream Mining: Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams - Volume 207 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 240,81
Autre deviseEUR 29,67 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
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Adaptive Stream Mining: Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams
Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 130,32
Autre deviseEUR 0,75 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierHRD. Etat : New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Adaptive Stream Mining: Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 125,51
Autre deviseEUR 5,73 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierHRD. Etat : New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Adaptive Stream Mining: Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams
Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 144,52
Autre deviseEUR 7,64 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierHardback. Etat : New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 574.
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Adaptive Stream Mining : Pattern Learning and Mining from Evolving Data Streams
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 160,92
Autre deviseEUR 10,99 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is a significant contribution to the subject of mining time-changing data streams and addresses the design of learning algorithms for this purpose. It introduces new contributions on several different aspects of the problem, identifying research opportunities and increasing the scope for applications. It also includes an in-depth study of stream mining and a theoretical analysis of proposed methods and algorithms. The first section is concerned with the use of an adaptive sliding window algorithm (ADWIN). Since this has rigorous performance guarantees, using it in place of counters or accumulators, it offers the possibility of extending such guarantees to learning and mining algorithms not initially designed for drifting data. Testing with several methods, including Naïve Bayes, clustering, decision trees and ensemble methods, is discussed as well. The second part of the book describes a formal study of connected acyclic graphs, or 'trees', from the point of view of closure-based mining, presenting efficient algorithms for subtree testing and for mining ordered and unordered frequent closed trees. Lastly, a general methodology to identify closed patterns in a data stream is outlined. This is applied to develop an incremental method, a sliding-window based method, and a method that mines closed trees adaptively from data streams. These are used to introduce classification methods for tree data streams.
