"Intelligent Data Analysis" - это книга, написанная группой авторов, которая является сборником статей по интеллектуальному анализу данных. В книге рассматриваются различные методы и подходы к анализу больших объемов данных, включая анализ текста, распознавание образов, кластеризацию, деревья решений и др. Авторы анализируют различные типы данных, таких как финансовые, медицинские, социальные и другие, и предлагают эффективные методы для обработки и анализа этих данных с помощью математических моделей и алгоритмов. Книга может быть полезна для специалистов в области статистики, анализа данных и машинного обучения, а также для всех, кто интересуется обработкой данных и их анализом."
Эта книга, по сути, представляет собой сборник очерков по интеллектуальному анализу данных, которые были отобраны из материалов, поступивших с Третьего Международного компьютерного конгресса. Авторы - видные специалисты корпорации IBM - провели анализ явлений и дали общую практическую оценку проблем, вытекающих из применения методов и моделей в области исторических исследований, оценки общей ситуации в стране и прогнозирования политических раскладов. Второго такого издания не будет, поскольку издательство Volk Verlag собирается закрыть свою деятельность в ближайшее время. Поищите русский перевод этого издания - не пожалеете!
Intelligent Data Analysis. Edited by Franck Viseur. Springer Series in Operations Research and Financial Engineering 242. Springer, Dordrecht (2011). vi + 396 pp. Hardcover. ISSN 1878 – 5371.
This volume, thoroughly researched and edited by Franck viseur (University of Technology Lille 1,France), presents 28 chapters from selected researchers including 8 new chapters written specifically for this collection. It is intended for researchers and students interested in intelligent data analysis, but also for technologists and professionals of data mining and knowledge discovery in the domains such as e-health, social networks, computer security, environmental surveillance, urban planning, finance and autonomous vehicles. The book covers different approaches, such as decision trees, K-means clustering, random forests, Bayesian networks, association rules mining, support vector machines and ensemble methods in addition to pattern discovery and evolution tracking - but does not present a survey about whether the different approaches can be jointly used. Even though it comprises a huge amount of new ideas, authors prefer comprehensive reviews or comparative studies over brief presentation of the most fruitful algorithms. While making a balanced choice among proposed solutions, a researcher will become familiar with applications demonstrated later on using an expert system (Case Management For Outpatient Chronic Disease: A decison support tool based on Random forest, Henri Coudert and Adolphe Diock) being developed for the conception of automated advice systems.
Intelligent Data Analysis (IDA), done by French researchers, has been rearranged by the editor with rare moderation. Thus, the authors applied categorization or selection review strategems although rejecting some text parts totally. Some other chapters were told out based on similarity and cross-fertilization of ideas. To demonstrate the resulting diversity of chapters, groups such as "Applications", "KDD Tools Box" and "Repartitivesettings" have come into being. Groups "Association rules Mining" and (whic are loaded by François Bibal (GérardHeux, Jean-PierreHubaux and HervéLesnoff) come toasts with a free content.
Электронная Книга «Intelligent Data Analysis» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119544449
