Compartir
Compression Schemes for Mining Large Datasets: A Machine Learning Perspective (en Inglés)
T. Ravindra Babu
(Autor)
·
M. Narasimha Murty
(Autor)
·
S. V. Subrahmanya
(Autor)
·
Springer
· Tapa Blanda
Compression Schemes for Mining Large Datasets: A Machine Learning Perspective (en Inglés) - Ravindra Babu, T. ; Narasimha Murty, M. ; Subrahmanya, S. V.
$ 98.370
$ 136.620
Ahorras: $ 38.250
Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista
✓ Producto agregado correctamente a la lista de deseos.
Ir a Mis Listas
Origen: Estados Unidos
(Costos de importación incluídos en el precio)
Se enviará desde nuestra bodega entre el
Lunes 15 de Julio y el
Lunes 22 de Julio.
Lo recibirás en cualquier lugar de Chile entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.
Reseña del libro "Compression Schemes for Mining Large Datasets: A Machine Learning Perspective (en Inglés)"
This book addresses the challenges of data abstraction generation using a least number of database scans, compressing data through novel lossy and non-lossy schemes, and carrying out clustering and classification directly in the compressed domain. Schemes are presented which are shown to be efficient both in terms of space and time, while simultaneously providing the same or better classification accuracy. Features: describes a non-lossy compression scheme based on run-length encoding of patterns with binary valued features; proposes a lossy compression scheme that recognizes a pattern as a sequence of features and identifying subsequences; examines whether the identification of prototypes and features can be achieved simultaneously through lossy compression and efficient clustering; discusses ways to make use of domain knowledge in generating abstraction; reviews optimal prototype selection using genetic algorithms; suggests possible ways of dealing with big data problems using multiagent systems.
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Inglés.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
✓ Producto agregado correctamente al carro, Ir a Pagar.