Reliable Knowledge Discovery

Idioma: inglés

Editorial: Springer New York Apr 2014, 2014

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Reliable Knowledge Discovery focuses on theory, methods, and techniques for RKDD, a new sub-field of KDD. It studies the theory and methods to assure the reliability and trustworthiness of discovered knowledge and to maintain the stability and consistency of knowledge discovery processes. RKDD has a broad spectrum of applications, especially in critical domains like medicine, finance, and military. Reliable Knowledge Discovery also presents methods and techniques for designing robust knowledge-discovery processes. Approaches to assessing the reliability of the discovered knowledge are introduced. Particular attention is paid to methods for reliable feature selection, reliable graph discovery, reliable classification, and stream mining. Estimating the data trustworthiness is covered in this volume as well. Case studies are provided in many chapters. Reliable Knowledge Discovery is designed for researchers and advanced-level students focused on computer science and electrical engineering as a secondary text or reference. Professionals working in this related field and KDD application developers will also find this book useful. 328 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9781489995322

Título
Reliable Knowledge Discovery
Autor
Honghua Dai
Editorial
Springer New York Apr 2014
Año de publicación
2014
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
1489995323
ISBN 13
9781489995322
Peso del artículo
499 gramos
Dimensiones
235x155x18 mm

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