Uncertainty Modeling for Data Mining (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2014
- Rilegato
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
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Hardcover. Machine learning and data mining are inseparably connected with uncertainty. The observable data for learning is usually imprecise, incomplete or noisy. Uncertainty Modeling for Data Mining: A Label Semantics Approach introduces 'label semantics', a fuzzy-logic-based theory for modeling uncertainty. Several new data mining algorithms based on label semantics are proposed and tested on real-world datasets. A prototype interpretation of label semantics and new prototype-based data mining algorithms are also discussed. This book offers a valuable resource for postgraduates, researchers and other professionals in the fields of data mining, fuzzy computing and uncertainty reasoning.Zengchang Qin is an associate professor at the School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, China; Yongchuan Tang is an associate professor at the College of Computer Science, Zhejiang University, China. Machine learning and data mining are inseparably connected with uncertainty. Uncertainty Modeling for Data Mining: A Label Semantics Approach introduces 'label semantics', a fuzzy-logic-based theory for modeling uncertainty. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783642412509
- Titolo
- Uncertainty Modeling for Data Mining (Hardcover)
- Autore
- Yongchuan Tang
- Editore
- Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642412505
- ISBN 13
- 9783642412509
Machine learning and data mining are inseparably connected with uncertainty. The observable data for learning is usually imprecise, incomplete or noisy. Uncertainty Modeling for Data Mining: A Label Semantics Approach introduces 'label semantics', a fuzzy-logic-based theory for modeling uncertainty. Several new data mining algorithms based on label semantics are proposed and tested on real-world datasets. A prototype interpretation of label semantics and new prototype-based data mining algorithms are also discussed. This book offers a valuable resource for postgraduates, researchers and other professionals in the fields of data mining, fuzzy computing and uncertainty reasoning.
Zengchang Qin is an associate professor at the School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, China; Yongchuan Tang is an associate professor at the College of Computer Science, Zhejiang University, China.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Zengchang Qin is an associate professor at the School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, China; Yongchuan Tang is an associate professor at the College of Computer Science, Zhejiang University, China.
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