Data analysis pattern recognition de adhikari animesh (27 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editorial: Springer, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editorial: Springer, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. Data Analysis and Pattern Recognition in Multiple Databases | Animesh Adhikari (u. a.) | Taschenbuch | Intelligent Systems Reference Library | xv | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319377278 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[do…t]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Hardcover. Condición: Brand New. 2014 edition. 245 pages. 9.75x6.75x0.75 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since the…number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since the number…of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Paperback. Condición: Brand New. reprint edition. 256 pages. 9.25x6.10x0.58 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2013
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2013
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Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editorial: Springer, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editorial: Springer International Publishing Aug 2016, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Dez 2013, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Condición: New. Print on Demand pp. 238.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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EUR 151,93
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Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 238.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Tapa dura
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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EUR 153,06
Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 256.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Aug 2016, 2016
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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EUR 106,99
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change…. Since the number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 256 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Dez 2013, 2013
Serie: Libro 35 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Tapa dura
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since… the number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 256 pp. Englisch.
