Local Pattern Detection: International Seminar Dagstuhl Castle, Germany, April 12-16, 2004, Revised Selected Papers
07.2005 г. · Springer
Електронна книга
233
Страници
reportОценките и отзивите не са потвърдени Научете повече
Всичко за тази електронна книга
Introduction The dramatic increase in available computer storage capacity over the last 10 years has led to the creation of very large databases of scienti?c and commercial information. The need to analyze these masses of data has led to the evolution of the new ?eld knowledge discovery in databases (KDD) at the intersection of machine learning, statistics and database technology. Being interdisciplinary by nature, the ?eld o?ers the opportunity to combine the expertise of di?erent ?elds intoacommonobjective.Moreover,withineach?elddiversemethodshave been developed and justi?ed with respect to di?erent quality criteria. We have toinvestigatehowthesemethods cancontributeto solvingthe problemofKDD. Traditionally, KDD was seeking to ?nd global models for the data that - plain most of the instances of the database and describe the general structure of the data. Examples are statistical time series models, cluster models, logic programs with high coverageor classi?cation models like decision trees or linear decision functions. In practice, though, the use of these models often is very l- ited, because global models tend to ?nd only the obvious patterns in the data, 1 which domain experts already are aware of . What is really of interest to the users are the local patterns that deviate from the already-known background knowledge. David Hand, who organized a workshop in 2002, proposed the new ?eld of local patterns.
Оценете тази електронна книга
Кажете ни какво мислите.
Информация за четенето
Смартфони и таблети
Инсталирайте приложението Google Play Книги за Android и iPad/iPhone. То автоматично се синхронизира с профила ви и ви позволява да четете онлайн или офлайн, където и да сте.
Лаптопи и компютри
Можете да слушате закупените от Google Play аудиокниги посредством уеб браузъра на компютъра си.
Електронни четци и други устройства
За да четете на устройства с електронно мастило, като например електронните четци от Kobo, трябва да изтеглите файл и да го прехвърлите на устройството си. Изпълнете подробните инструкции в Помощния център, за да прехвърлите файловете в поддържаните електронни четци.
