Local Pattern Detection: International Seminar Dagstuhl Castle, Germany, April 12-16, 2004, Revised Selected Papers
2005 ජූලි · Springer
ඉ-පොත
233
පිටු
reportඇගයීම් සහ සමාලෝචන සත්‍යාපනය කර නැත වැඩිදුර දැන ගන්න
මෙම ඉ-පොත ගැන
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.
මෙම ඉ-පොත අගයන්න
ඔබ සිතන දෙය අපට කියන්න.
කියවීමේ තොරතුරු
ස්මාර්ට් දුරකථන සහ ටැබ්ලට්
Android සහ iPad/iPhone සඳහා Google Play පොත් යෙදුම ස්ථාපනය කරන්න. එය ඔබේ ගිණුම සමඟ ස්වයංක්‍රීයව සමමුහුර්ත කරන අතර ඔබට ඕනෑම තැනක සිට සබැඳිව හෝ නොබැඳිව කියවීමට ඉඩ සලසයි.
ලැප්ටොප් සහ පරිගණක
ඔබට ඔබේ පරිගණකයේ වෙබ් බ්‍රව්සරය භාවිතයෙන් Google Play මත මිලදී ගත් ශ්‍රව්‍යපොත්වලට සවන් දිය හැක.
eReaders සහ වෙනත් උපාංග
Kobo eReaders වැනි e-ink උපාංග පිළිබඳ කියවීමට, ඔබ විසින් ගොනුවක් බාගෙන ඔබේ උපාංගයට එය මාරු කිරීම සිදු කළ යුතු වේ. ආධාරකරු ඉ-කියවනයට ගොනු මාරු කිරීමට විස්තරාත්මක උදවු මධ්‍යස්ථාන උපදෙස් අනුගමනය කරන්න.
