Redescription Mining [electronic resource] / by Esther Galbrun, Pauli Miettinen.

За: Інтелектуальна відповідальність: Вид матеріалу: Текст Серія: SpringerBriefs in Computer ScienceПублікація: Cham : Springer International Publishing : Imprint: Springer, 2017Видання: 1st ed. 2017Опис: XI, 80 p. 18 illus., 14 illus. in color. online resourceТип вмісту:
  • text
Тип засобу:
  • computer
Тип носія:
  • online resource
ISBN:
  • 9783319728896
Тематика(и): Додаткові фізичні формати: Printed edition:: Немає назви; Printed edition:: Немає назвиДесяткова класифікація Дьюї:
  • 006.312 23
Класифікація Бібліотеки Конгресу:
  • QA76.9.D343
Електронне місцезнаходження та доступ: У: Springer eBooksЗведення: This book provides a gentle introduction to redescription mining, a versatile data mining tool that is useful to find distinct common characterizations of the same objects and, vice versa, to identify sets of objects that admit multiple shared descriptions. It is intended for readers who are familiar with basic data analysis techniques such as clustering, frequent itemset mining, and classification. Redescription mining is defined in a general way, making it applicable to different types of data. The general framework is made more concrete through many practical examples that show the versatility of redescription mining. The book also introduces the main algorithmic ideas for mining redescriptions, together with applications from various domains. The final part of the book contains variations and extensions of the basic redescription mining problem, and discusses some future directions and open questions. .
Тип одиниці: ЕКнига Списки з цим бібзаписом: Springer Ebooks (till 2020 - Open Access)+(2017 Network Access)) | Springer Ebooks (2017 Network Access))
Мітки з цієї бібліотеки: Немає міток з цієї бібліотеки для цієї назви. Ввійдіть, щоб додавати мітки.
Оцінки зірочками
    Середня оцінка: 0.0 (0 голос.)
Немає реальних примірників для цього запису

This book provides a gentle introduction to redescription mining, a versatile data mining tool that is useful to find distinct common characterizations of the same objects and, vice versa, to identify sets of objects that admit multiple shared descriptions. It is intended for readers who are familiar with basic data analysis techniques such as clustering, frequent itemset mining, and classification. Redescription mining is defined in a general way, making it applicable to different types of data. The general framework is made more concrete through many practical examples that show the versatility of redescription mining. The book also introduces the main algorithmic ideas for mining redescriptions, together with applications from various domains. The final part of the book contains variations and extensions of the basic redescription mining problem, and discusses some future directions and open questions. .

Available to subscribing member institutions only. Доступно лише організаціям членам підписки.

Online access from local network of NaUOA.

Online access with authorization at https://link.springer.com/

Онлайн-доступ з локальної мережі НаУОА.

Онлайн доступ з авторизацією на https://link.springer.com/

Немає коментарів для цієї одиниці.

для можливості публікувати коментарі.