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9786207272310 - APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING: UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++ de S, SHYLAJ... (12 resultados)
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING: UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++ (Italian Edition)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING | UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING | UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++ | Shylaja S | Taschenbuch | Italienisch | 2024 | Edizioni Sapienza | EAN 9786207272310 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING: UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L*ALGORITMO K-MEANS++ (Italian Edition)
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Approccio Di Data Mining Basato Sullo Stream Mining
Idioma: Italiano
Publicado por KS Omniscriptum Publishing, 2024
ISBN 10: 6207272315 ISBN 13: 9786207272310
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Approccio Di Data Mining Basato Sullo Stream Mining
Idioma: Italiano
Publicado por KS Omniscriptum Publishing, 2024
ISBN 10: 6207272315 ISBN 13: 9786207272310
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING
Idioma: Italiano
Publicado por Edizioni Sapienza Mrz 2024, 2024
ISBN 10: 6207272315 ISBN 13: 9786207272310
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,90
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING: UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++ (Italian Edition)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING: UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++ (Italian Edition)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 74,09
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING: UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++ (Italian Edition)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: S SHYLAJAL autore La dottoressa S. Shylaja ha conseguito il dottorato in Informatica presso la Bharathiar University di Coimbatore nel marzo 2022. Attualmente lavora come professore assistente presso il Dipartimento di applicazioni i.
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING
Idioma: Italiano
Publicado por Edizioni Sapienza Mär 2024, 2024
ISBN 10: 6207272315 ISBN 13: 9786207272310
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Il clustering è una delle tecniche più importanti del data mining. Ha lo scopo di suddividere i dati in gruppi di oggetti simili. Questo viene definito cluster. Questa ricerca confronta l'algoritmo StreamKM++ con i lavori esistenti, come AP, IAPKM e IAPNA. L'algoritmo StreamKM++ è un nuovo algoritmo di clustering del flusso di dati e costruisce un buon clustering del flusso, utilizzando una piccola quantità di memoria e di tempo.Molti ricercatori hanno svolto il loro lavoro con un algoritmo di clustering statico, ma in tempo reale i dati sono di natura dinamica. Come i blog, le pagine web, gli audio e i video, ecc. Per questo motivo, la tecnica statica convenzionale non supporta l'ambiente in tempo reale. In questo lavoro, viene utilizzato l'algoritmo StreamKM++ che raggiunge elevate prestazioni di clustering rispetto ai tradizionali AP, IAPKM e IAPNA. I risultati sperimentali mostrano che l'algoritmo StreamKM++ ottiene il miglior risultato rispetto ai lavori esistenti. Ha aumentato il tasso di accuratezza medio e ha ridotto il tempo di calcolo, la memoria e il numero di iterazioni.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken Italienisch.
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APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING : UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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EUR 44,59
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il clustering è una delle tecniche più importanti del data mining. Ha lo scopo di suddividere i dati in gruppi di oggetti simili. Questo viene definito cluster. Questa ricerca confronta l'algoritmo StreamKM++ con i lavori esistenti, come AP, IAPKM e IAPNA. L'algoritmo StreamKM++ è un nuovo algoritmo di clustering del flusso di dati e costruisce un buon clustering del flusso, utilizzando una piccola quantità di memoria e di tempo.Molti ricercatori hanno svolto il loro lavoro con un algoritmo di clustering statico, ma in tempo reale i dati sono di natura dinamica. Come i blog, le pagine web, gli audio e i video, ecc. Per questo motivo, la tecnica statica convenzionale non supporta l'ambiente in tempo reale. In questo lavoro, viene utilizzato l'algoritmo StreamKM++ che raggiunge elevate prestazioni di clustering rispetto ai tradizionali AP, IAPKM e IAPNA. I risultati sperimentali mostrano che l'algoritmo StreamKM++ ottiene il miglior risultato rispetto ai lavori esistenti. Ha aumentato il tasso di accuratezza medio e ha ridotto il tempo di calcolo, la memoria e il numero di iterazioni.
