Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Pal S.K., Mitra P. — Pattern Recognition Algorithms for Data Mining. Scalability, Knowledge Discovery and Soft. Granular Computing. (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
Pal S.K., Mitra P. — Pattern Recognition Algorithms for Data Mining. Scalability, Knowledge Discovery and Soft. Granular Computing. (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Pattern Recognition Algorithms for Data Mining. Scalability, Knowledge Discovery and Soft. Granular Computing. (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)

Авторы: Pal S.K., Mitra P.

Аннотация:

Pattern Recognition Algorithms for Data Mining covers the topic of data mining from a pattern recognition perspective. This unique book presents real life data sets from various domains, such as geographic information systems, remote sensing imagery, and population census, to demonstrate the use of innovative new methodologies. Classical approaches are covered along with granular computation by integrating fuzzy sets, artificial neural networks, and genetic algorithms for efficient knowledge discovery. The authors then compare the granular computing and rough fuzzy approaches with the more classical methods and clearly demonstrate why they are more efficient.


Язык: en

Рубрика: Технология/

Статус предметного указателя: Неизвестно

ed2k: ed2k stats

Издание: 1

Год издания: 2004

Количество страниц: 218

Добавлена в каталог: 10.08.2019

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2024
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте