Classificador Naive Bayes Ponderado em Medicina - Kharya, Shweta
26,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
13 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

A extracção de dados é um passo essencial no processo de descoberta de conhecimentos em bases de dados nas quais são aplicados métodos inteligentes para extrair padrões (K. Usha Rani, 2010). Data Mining (Perichinsky G. et al.,2003) é o conjunto de técnicas e ferramentas aplicadas ao processo não trivial de extracção e apresentação/exibição de conhecimento implícito, anteriormente desconhecido, potencialmente útil e humanamente compreensível, a partir de grandes conjuntos de dados, com o objectivo de prever tendências e comportamentos de forma automatizada; e para descrever modelos de forma…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
A extracção de dados é um passo essencial no processo de descoberta de conhecimentos em bases de dados nas quais são aplicados métodos inteligentes para extrair padrões (K. Usha Rani, 2010). Data Mining (Perichinsky G. et al.,2003) é o conjunto de técnicas e ferramentas aplicadas ao processo não trivial de extracção e apresentação/exibição de conhecimento implícito, anteriormente desconhecido, potencialmente útil e humanamente compreensível, a partir de grandes conjuntos de dados, com o objectivo de prever tendências e comportamentos de forma automatizada; e para descrever modelos de forma automatizada anteriormente desconhecidos (Chen M .et al.,1996 ) (Mannila H.et al.,1997) ( Piatetski-Shapiro G.et al.,1991). As aplicações da prospecção de dados na investigação médica e sanitária provaram a sua eficácia, mostrando grandes potencialidades de desenvolvimento. A mineração de dados médicos tem grandes perspectivas de explorar padrões ocultos em conjuntos de dados. O termo mineração de dados inteligente ( Evangelos S.et al.,1996) é a aplicação de métodos de aprendizagem automática ( Michalski R.S.et al.,1983) (Holsheimer M.et al.,1991) para descobrir e enumerar padrões presentes nos dados.
Autorenporträt
Eu Shweta Kharya,professor associado no Instituto Bhilai de tecnologia,Durg com a experiência de ensino de 13 anos e experiência de investigação de 6 anos,a minha área de interesse é Data Mining,soft computing,Machine Learning.