Uncertainty Modeling for Data Mining : A Label Semantics Approach
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer, 2014
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- Nuovo
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Neuware - 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.
Codice articolo 9783642412509
- Titolo
- Uncertainty Modeling for Data Mining : A Label Semantics Approach
- Autore
- Zengchang Qin
- Editore
- Springer, Berlin, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642412505
- ISBN 13
- 9783642412509
- Peso dell'articolo
- 610 grammi
- Dimensioni
- 241x161x24 mm
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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