Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases -
-25% su kodu BOOKS
Pristatymas per 17-23 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
Data Mining (DM) is the most commonly used name to describe such computational analysis of data and the results obtained must conform to several objectives such as accuracy, comprehensibility, interest for the user etc. Though there are many sophisticated techniques developed by various interdisciplinary fields only a few of them are well equipped to handle these multi-criteria issues of DM. Therefore, the ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
The Art of Electronics
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Design of Everyday Things
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
If Anyone Builds It, Everyone Dies: The Case Against Superintelligent AI
Eliezer Yudkowsky, Nate Soares
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
We Are Not Machines: The Fight for the Future of Work
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Open Circuits: The Inner Beauty of Electronic Components
Eric Schlaepfer, Windell Oskay
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Get started with MicroPython on Raspberry Pi Pico: The Official Raspberry Pi Pico Guide
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Practical Electronics for Inventors
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Fundamentals of Aerodynamics ISE
Christopher Cadou, John D. Anderson
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Nucleo Boards Programming with the STM32CubeIDE: Hands-on in more than 50 projects
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Black Holes: The Key to Understanding the Universe
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
KiCad Like A Pro - Fundamentals and Projects: Getting started with the world's best open-source PCB tool
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Make: Electronics: Learning by Discovery: A hands-on primer for the new electronics enthusiast
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Flowers For Algernon: A Modern Literary Classic
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Foundations of Flavor: The Noma Guide to Fermentation: Including Step-By-Step Information on Making and Cooking with: Koji, Kombuchas, Shoyus, Misos, Vinegars, Garums, Lacto-Ferments and black Fruits Vegetables
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Professional SMD Assembly: Practical Low-Cost Methods for Reliable PCB Production
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Digital Design and Computer Architecture, RISC-V Edition
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Blood in the Machine: The Origins of the Rebellion Against Big Tech
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Mastering the Arduino Uno R4: Programming and Projects for the Minima and WiFi
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Collection of Exercises for PLC Programming: 100 programming exercises from beginner to expert level
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
Data Mining (DM) is the most commonly used name to describe such computational analysis of data and the results obtained must conform to several objectives such as accuracy, comprehensibility, interest for the user etc. Though there are many sophisticated techniques developed by various interdisciplinary fields only a few of them are well equipped to handle these multi-criteria issues of DM. Therefore, the DM issues have attracted considerable attention of the well established multiobjective genetic algorithm community to optimize the objectives in the tasks of DM. The present volume provides a collection of seven articles containing new and high quality research results demonstrating the significance of Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA) for data mining tasks in Knowledge Discovery from Databases (KDD). These articles are written by leading experts around the world. It is shown how the different MOEAs can be utilized, both in individual and integrated manner, in various ways to efficiently mine data from large databases.
Daugiau informacijos
| Leidėjas | Springer Berlin Heidelberg |
|---|---|
| Series | Studies in Computational Intelligence |
| Išleidimo metai | 2008 |
| Viršelio tipas | Kieti viršeliai |
| EAN | 9783540774662 |