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9781402000331 - Data Mining for Scientific and Engineering Applications: 2 (Massive Computing, 2) de Kamath, Chandrika; Kegelmeyer, Philip; Grossman, Robert L. (14 resultados)
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications (Massive Computing, 2)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer US, Springer US, 2001
ISBN 10: 1402000332 ISBN 13: 9781402000331
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Advances in technology are making massive data sets common in many scientific disciplines, such as astronomy, medical imaging, bio-informatics, combinatorial chemistry, remote sensing, and physics. To find useful information in these data sets, scientists and engineers are turning to data mining techniques. This book is a collection of papers based on the first two in a series of workshops on mining scientific datasets. It illustrates the diversity of problems and application areas that can benefit from data mining, as well as the issues and challenges that differentiate scientific data mining from its commercial counterpart. While the focus of the book is on mining scientific data, the work is of broader interest as many of the techniques can be applied equally well to data arising in business and web applications. Audience: This work would be an excellent text for students and researchers who are familiar with the basic principles of data mining and want to learn more about the application of data mining to their problem in science or engineering.
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications (Massive Computing (2))
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Advances in technology are making massive data sets common in many scientific disciplines, such as astronomy, medical imaging, bio-informatics, combinatorial chemistry, remote sensing, and physics. To find useful information in these data sets, scientist.
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Data Mining for Scientific and Engineering Applications | R. L. Grossman (u. a.) | Buch | xx | Englisch | 2001 | Springer US | EAN 9781402000331 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer US, Springer US Okt 2001, 2001
ISBN 10: 1402000332 ISBN 13: 9781402000331
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Advances in technology are making massive data sets common in many scientific disciplines, such as astronomy, medical imaging, bio-informatics, combinatorial chemistry, remote sensing, and physics. To find useful information in these data sets, scientists and engineers are turning to data mining techniques. This book is a collection of papers based on the first two in a series of workshops on mining scientific datasets. It illustrates the diversity of problems and application areas that can benefit from data mining, as well as the issues and challenges that differentiate scientific data mining from its commercial counterpart. While the focus of the book is on mining scientific data, the work is of broader interest as many of the techniques can be applied equally well to data arising in business and web applications.Audience: This work would be an excellent text for students and researchers who are familiar with the basic principles of data mining and want to learn more about the application of data mining to their problem in science or engineering.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 632 pp. Englisch.
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Data Mining for Scientific and Engineering Applications
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Advances in technology are making massive data sets common in many scientific disciplines, such as astronomy, medical imaging, bio-informatics, combinatorial chemistry, remote sensing, and physics. To find useful information in these data sets, scientists and engineers are turning to data mining techniques. This book is a collection of papers based on the first two in a series of workshops on mining scientific datasets. It illustrates the diversity of problems and application areas that can benefit from data mining, as well as the issues and challenges that differentiate scientific data mining from its commercial counterpart. While the focus of the book is on mining scientific data, the work is of broader interest as many of the techniques can be applied equally well to data arising in business and web applications. Audience: This work would be an excellent text for students and researchers who are familiar with the basic principles of data mining and want to learn more about the application of data mining to their problem in science or engineering. 632 pp. Englisch.
