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9783030139612 - Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties: 56 (Studies in Big Data, 56) de Rutkowski, Leszek; Jaworski, Maciej; Duda, Piotr (17 resultados)
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties (Studies in Big Data, 56)
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Stream Data Mining : Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Stream Data Mining : Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Stream Data Mining : Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Stream Data Mining : Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Stream Data Mining Algorithms And Thei
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2019
ISBN 10: 3030139611 ISBN 13: 9783030139612
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a unique approach to stream data mining. Unlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justified. First, it describes how to adapt static decision trees to accommodate data streams; in this regard, new splitting criteria are developed to guarantee that they are asymptotically equivalent to the classical batch tree. Moreover, new decision trees are designed, leading to the original concept of hybrid trees. In turn, nonparametric techniques based on Parzen kernels and orthogonal series are employed to address concept drift in the problem of non-stationary regressions and classification in a time-varying environment. Lastly, an extremely challenging problem that involves designing ensembles and automatically choosing their sizes is described and solved. Given its scope, the book is intended for a professional audience of researchers and practitioners who dealwith stream data, e.g. in telecommunication, banking, and sensor networks.
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties (Studies in Big Data)
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Stream Data Mining Algorithms And Thei
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties (eng)
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Stream Data Mining: Algorithms And Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030139611 ISBN 13: 9783030139612
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. Presents a unique and innovative approach to stream data miningUnlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justifiedIs intended for a pr.
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Mrz 2019, 2019
ISBN 10: 3030139611 ISBN 13: 9783030139612
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a unique approach to stream data mining. Unlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justified. First, it describes how to adapt static decision trees to accommodate data streams; in this regard, new splitting criteria are developed to guarantee that they are asymptotically equivalent to the classical batch tree. Moreover, new decision trees are designed, leading to the original concept of hybrid trees. In turn, nonparametric techniques based on Parzen kernels and orthogonal series are employed to address concept drift in the problem of non-stationary regressions and classification in a time-varying environment. Lastly, an extremely challenging problem that involves designing ensembles and automatically choosing their sizes is described and solved. Given its scope, the book is intended for a professional audience of researchers and practitioners who dealwith stream data, e.g. in telecommunication, banking, and sensor networks. 340 pp. Englisch.
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Mär 2019, 2019
ISBN 10: 3030139611 ISBN 13: 9783030139612
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 -This book presents a unique approach to stream data mining. Unlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justified. First, it describes how to adapt static decision trees to accommodate data streams; in this regard, new splitting criteria are developed to guarantee that they are asymptotically equivalent to the classical batch tree. Moreover, new decision trees are designed, leading to the original concept of hybrid trees. In turn, nonparametric techniques based on Parzen kernels and orthogonal series are employed to address concept drift in the problem of non-stationary regressions and classification in a time-varying environment. Lastly, an extremely challenging problem that involves designing ensembles and automatically choosing their sizes is described and solved. Given its scope, the book is intended for a professional audience of researchers and practitioners who dealwith stream data, e.g. in telecommunication, banking, and sensor networks.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 340 pp. Englisch.
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Libro 50 de 95: Studies in Big DataLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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