Uncertainty Modeling for Data Mining : A Label Semantics Approach

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Berlin, Springer, 2014

3642412505 / 9783642412509

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Neuware - Machine learning and data mining are inseparably connected with uncertainty. The observable data for learning is usually imprecise, incomplete or noisy. Uncertainty Modeling for Data Mining: A Label Semantics Approach introduces 'label semantics', a fuzzy-logic-based theory for modeling uncertainty. Several new data mining algorithms based on label semantics are proposed and tested on real-world datasets. A prototype interpretation of label semantics and new prototype-based data mining algorithms are also discussed. This book offers a valuable resource for postgraduates, researchers and other professionals in the fields of data mining, fuzzy computing and uncertainty reasoning.Zengchang Qin is an associate professor at the School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, China; Yongchuan Tang is an associate professor at the College of Computer Science, Zhejiang University, China.

N° de ref. del artículo 9783642412509

Título
Uncertainty Modeling for Data Mining : A Label Semantics Approach
Autor
Zengchang Qin
Editorial
Springer, Berlin, Springer
Año de publicación
2014
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3642412505
ISBN 13
9783642412509
Peso del artículo
610 gramos
Dimensiones
241x161x24 mm

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