Data Mining: Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse (Computational Intelligence) Downloade das Hörbuch gratis

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Book Detail

Buchtitel : Data Mining: Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse (Computational Intelligence)

Erscheinungsdatum : 2015-07-31

Übersetzer : Shefali Sosa

Anzahl der Seiten : 918 Pages

Dateigröße : 23.85 MB

Sprache : Englisch & Deutsch & Rumänisch

Herausgeber : Billi & Armani

ISBN-10 : 2882918329-XXU

E-Book-Typ : PDF, AMZ, ePub, GDOC, PDAX

Verfasser : Arleigh Shailen

Digitale ISBN : 264-3157328840-EDN

Pictures : Leandre Abia

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DataMining – Wikipedia ~ DataMiningVerfahren wie die Clusteranalyse finden hier Anwendung um die Suchergebnisse und ihre Präsentation für den Nutzer zu verbessern beispielsweise indem man ähnliche Suchergebnisse gruppiert Text Mining und Web Mining sind zwei Spezialisierungen des DataMining die eng mit dem Information Retrieval verbunden sind

Clusteranalyse – Wikipedia ~ Zu beachten ist dass man noch diverse weitere Verfahren und Algorithmen unterscheiden kann unter anderem überwachte supervised und nichtüberwachte unsupervised Algorithmen oder modellbasierte Algorithmen bei denen eine Annahme über die zugrundeliegende Verteilung der Daten gemacht wird z B mixtureofGaussians model

Text Mining – Wikipedia ~ Text Mining seltener auch Textmining Text Data Mining oder Textual Data Mining ist ein Bündel von Algorithmusbasierten Analyseverfahren zur Entdeckung von Bedeutungsstrukturen aus un oder schwachstrukturierten statistischen und linguistischen Mitteln erschließt TextMiningSoftware aus Texten Strukturen die die Benutzer in die Lage versetzen sollen Kerninformationen der

Computational Intelligence – Wikipedia ~ Computational Intelligence CI ist ein Gebiet der künstlichen fasst drei biologisch motivierte Fachgebiete der Informationsverarbeitung zusammen Es basiert auf Algorithmen der Fuzzylogik und künstlichen neuronalen Netzen sowie auf den Evolutionären Begriff wurde in den 1990erJahren vom Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE geprägt

Visual Analytics – Wikipedia ~ Visual Analytics ist ein interdisziplinärer Ansatz der die Vorteile aus unterschiedlichen Forschungsgebieten verbindet Das Ziel der VisualAnalyticsMethode ist Erkenntnisse aus extrem großen und komplexen Datensätzen zu gewinnen Der Ansatz kombiniert die Stärken der automatischen Datenanalyse mit den Fähigkeiten des Menschen schnell Muster oder Trends visuell zu erfassen

Multidimensionale Skalierung – Wikipedia ~ Die Multidimensionale Skalierung auch Mehrdimensionale Skalierung oder Ähnlichkeitsstrukturanalyse abgekürzt MDS ist ein Bündel von Verfahren der multivariaten formales Ziel ist es die Objekte räumlich so anzuordnen dass die Abstände zwischen den Objekten im Raum möglichst exakt den erhobenen Un Ähnlichkeiten entsprechen

Maschinelles Lernen – Wikipedia ~ Viele Algorithmen können für beide Zwecke verwendet werden Methoden der „Knowledge Discovery in Databases“ können genutzt werden um Lerndaten für „maschinelles Lernen“ zu produzieren oder vorzuverarbeiten Im Gegenzug dazu finden Algorithmen aus dem maschinellen Lernen beim DataMining Anwendung

Business Intelligence – Wikipedia ~ Der Begriff Data Discovery „Datenentdeckung“ gilt als Schlagwort für weiterentwickelte BusinessIntelligenceWerkzeuge die mehr Bedienerfreundlichkeit und Flexibilität sowie höchstmögliche Autonomie der Anwender gewährleisten sollen Der Schwerpunkt liegt in der Visualisierung der Datenanalyse

Data Science – Wikipedia ~ Data Science von englisch data „Daten“ und science „Wissenschaft“ im Deutschen auch Datenwissenschaft bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld welches wissenschaftlich fundierte Methoden Prozesse Algorithmen und Systeme zur Extraktion von Erkenntnissen Mustern und Schlüssen sowohl aus strukturierten als

Big Data – Wikipedia ~ Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data ˈbɪɡ ˈdeɪtə von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘ deutsch auch Massendaten bezeichnet Datenmengen welche beispielsweise zu groß zu komplex zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten

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