Rameshkumar k (18 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Institut Francais de Pondichery (French Institute of Pondicherry), 2018
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Idioma: Inglés
Editorial: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2014
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Condición: New. pp. 68.
Editorial: Institut Francais De Pondichery, Pondichery, 2018
Librería: Books in my Basket, New Delhi, IndiaBooks in my Basket
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Envío por EUR 70,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Effective Decision Tree Algorithm For Reality Mining | K. Rameshkumar (u. a.) | Taschenbuch | 68 S. | Englisch | 2014 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659516276 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: pr…eigu.
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PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This project work deals with reality mining and decision tree. Reality mining is the collection and analysis of data where human social behavior is analyzed through machine-sensed environment, with the goal of identifying predictabl…e patterns of behavior. Classification is the process of finding a model that describe and distinguishes data classes, with the purpose of using model to predict the class of objects whose class label is unknown. A decision tree is a decision support tool that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences, including chance event outcomes, resource costs, and utility. ID3 is mathematical algorithm for building the decision tree. It builds the tree from the top down recursive divide-and-conquer manner, with no backtracking. Advantages of ID3 are it build fast and short tree. Disadvantage is data may be over fitted and over classified if a small sample is tested. Only one attribute at a time is tested for making decision. This project work:- To study the drawback of existing decision tree algorithms. To compare the decision tree with R using existing implementation. To apply and study the decision tree with reality mining 68 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2014
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EUR 66,87
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Condición: New. Print on Demand pp. 68 2:B&W 6 x 9 in or 229 x 152 mm Perfect Bound on Creme w/Gloss Lam.
Idioma: Inglés
Editorial: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2014
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 68.
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Rameshkumar K.He has awarded PhD CSE from Alagappa University, India. He is working as Associate Professor at Department of Information Technology, Hindustan University, Chennai, India. His area of Inte…rests are BigData, Larger Scale.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This project work deals with reality mining and decision tree. Reality mining is the collection and analysis of data where human social behavior is analyzed through machine-sensed environment, with the goal of identifying predictable pa…tterns of behavior. Classification is the process of finding a model that describe and distinguishes data classes, with the purpose of using model to predict the class of objects whose class label is unknown. A decision tree is a decision support tool that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences, including chance event outcomes, resource costs, and utility. ID3 is mathematical algorithm for building the decision tree. It builds the tree from the top down recursive divide-and-conquer manner, with no backtracking. Advantages of ID3 are it build fast and short tree. Disadvantage is data may be over fitted and over classified if a small sample is tested. Only one attribute at a time is tested for making decision. This project work:- To study the drawback of existing decision tree algorithms. To compare the decision tree with R using existing implementation. To apply and study the decision tree with reality miningVDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Englisch.
