Dieses Buch behandelt die Theorie der unscharfen Folgerungen (uncertain reasoning) im Zusammenhang mit Data Mining, die anhand einer Reihe vollständiger Fallstudien anschaulich erläutert wird. Eine große Auswahl von Zusatzliteratur rundet das Bild ab.
Dieses Buch behandelt die Theorie der unscharfen Folgerungen (uncertain reasoning) im Zusammenhang mit Data Mining, die anhand einer Reihe vollständiger Fallstudien anschaulich erläutert wird. Eine große Auswahl von Zusatzliteratur rundet das Bild ab.
ZHENGXIN CHEN is Professor in the Department of Computer Science at the University of Nebraska.
Inhaltsangabe
What This Book Is About. Basics of Data Mining. Enabling Techniques and Advanced Features of Data Mining. Dealing with Uncertainty in Manipulation of Data. Data Mining Tasks for Knowledge Discovery. Bayesian Networks and Artificial Neural Networks. Uncertain Reasoning Techniques for Data Mining. Data Mining Lifecycle with Uncertainty Handling: Case Studies and Software Tools. Intelligent Conceptual Query Answering with Uncertainty: Basic Aspects and Case Studies. References. Index.
What This Book Is About. Basics of Data Mining. Enabling Techniques and Advanced Features of Data Mining. Dealing with Uncertainty in Manipulation of Data. Data Mining Tasks for Knowledge Discovery. Bayesian Networks and Artificial Neural Networks. Uncertain Reasoning Techniques for Data Mining. Data Mining Lifecycle with Uncertainty Handling: Case Studies and Software Tools. Intelligent Conceptual Query Answering with Uncertainty: Basic Aspects and Case Studies. References. Index.
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