Stream data mining algorithms de rutkowski leszek (18 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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EUR 196,03
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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EUR 200,24
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2019
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Buch. 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 st…atic 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.
Stream Data Mining: Algorithms and Their Probabilistic Properties
Rutkowski, Leszek (Author)/ Jaworski, Maciej (Author)/ Duda, Piotr (Author)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 281,61
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Hardcover. Condición: Brand New. 330 pages. 9.50x6.50x0.75 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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EUR 294,38
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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Hardcover. Condición: New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, ItaliaBrook Bookstore On Demand
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EUR 142,27
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de AmericaBasi6 International
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2019
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Gebunden. 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 mathematic…ally justifiedIs intended for a pr.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Mrz 2019, 2019
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Buch. 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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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Mär 2019, 2019
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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EUR 181,89
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Buch. 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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