Rule Based Systems for Big Data : A Machine Learning Approach
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2015
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- Nuovo
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Codice articolo 9783319236957
- Titolo
- Rule Based Systems for Big Data : A Machine Learning Approach
- Autore
- Han Liu
- Editore
- Springer International Publishing, Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319236954
- ISBN 13
- 9783319236957
- Peso dell'articolo
- 377 grammi
- Dimensioni
- 241x160x14 mm
- Serie
- Libro 8 di 95: Studies in Big Data
The ideas introduced in this book explore the relationships among rule based systems, machine learning and big data. Rule based systems are seen as a special type of expert systems, which can be built by using expert knowledge or learning from real data.
The book focuses on the development and evaluation of rule based systems in terms of accuracy, efficiency and interpretability. In particular, a unified framework for building rule based systems, which consists of the operations of rule generation, rule simplification and rule representation, is presented. Each of these operations is detailed using specific methods or techniques. In addition, this book also presents some ensemble learning frameworks for building ensemble rule based systems.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
The ideas introduced in this book explore the relationships among rule based systems, machine learning and big data. Rule based systems are seen as a special type of expert systems, which can be built by using expert knowledge or learning from real data.
The book focuses on the development and evaluation of rule based systems in terms of accuracy, efficiency and interpretability. In particular, a unified framework for building rule based systems, which consists of the operations of rule generation, rule simplification and rule representation, is presented. Each of these operations is detailed using specific methods or techniques. In addition, this book also presents some ensemble learning frameworks for building ensemble rule based systems.
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