Stream Data Mining: Algorithms And Their Probabilistic Properties
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
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- Nuovo
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a unique and innovative approach to stream data miningUnlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justifiedIs intended for a pr.
Codice articolo 267123712
- Titolo
- Stream Data Mining: Algorithms And Their Probabilistic Properties
- Autore
- Leszek Rutkowski|Maciej Jaworski|Piotr Duda
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030139611
- ISBN 13
- 9783030139612
- Serie
- Libro 50 di 95: Studies in Big Data
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This book presents a unique approach to stream data mining. Unlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justified. First, it describes how to adapt static decision trees to accommodate data streams; in this regard, new splitting criteria are developed to guarantee that they are asymptotically equivalent to the classical batch tree. Moreover, new decision trees are designed, leading to the original concept of hybrid trees. In turn, nonparametric techniques based on Parzen kernels and orthogonal series are employed to address concept drift in the problem of non-stationary regressions and classification in a time-varying environment. Lastly, an extremely challenging problem that involves designing ensembles and automatically choosing their sizes is described and solved. Given its scope, the book is intended for a professional audience of researchers and practitioners who deal with stream data, e.g. in telecommunication, banking, and sensor networks.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book presents a unique approach to stream data mining. Unlike the vast majority of previous approaches, which are largely based on heuristics, it highlights methods and algorithms that are mathematically justified. First, it describes how to adapt static decision trees to accommodate data streams; in this regard, new splitting criteria are developed to guarantee that they are asymptotically equivalent to the classical batch tree. Moreover, new decision trees are designed, leading to the original concept of hybrid trees. In turn, nonparametric techniques based on Parzen kernels and orthogonal series are employed to address concept drift in the problem of non-stationary regressions and classification in a time-varying environment. Lastly, an extremely challenging problem that involves designing ensembles and automatically choosing their sizes is described and solved. Given its scope, the book is intended for a professional audience of researchers and practitioners who deal with stream data, e.g. in telecommunication, banking, and sensor networks.
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