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Genest dominic (12 risultati)

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    Editore: Editions universitaires europeennes, 2010

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    Editore: Editions universitaires europeennes, 2010

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    Editore: Éditions universitaires européennes, 2010

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    Editore: Éditions universitaires européennes, 2010

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. Aiguillage de requêtes de Data-Mining | Une approche basée sur la méta-classification | Dominic Genest | Taschenbuch | 88 S. | Französisch | 2010 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786131531019 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

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    Editore: ?ditions universitaires europ?ennes, 2010

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    Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno UnitoPBShop.store UK

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    Editore: Éditions Universitaires Européennes Aug 2010, 2010

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    Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Le forage de données ('data mining') se fait à partir de plusieurs techniques d'apprentissage automatique. Chacune étant propice à extraire des connaissances de nature différente ou dans des contextes différents, il importe de choisir la bonne technique selon le problème posé. Les algorithmes d'apprentissage automatique possédant chacun des forces et faiblesses qui leur sont propres pour divers types de problème de découverte des connaissances à partir de données, certains auront un meilleur taux de succès ou un plus court temps d'exécution que d'autres. Cet ouvrage propose une méthode pour aiguiller automatiquement diverses requêtes de forage de données vers différents modules d'extraction de connaissances déjà existants selon le type des données à analyser. Cette sélection automatique permettra à un utilisateur non expert de tirer profit de l'apprentissage automatique sans avoir les connaissances nécessaires pour bien choisir un algorithme d'apprentissage automatique, et devrait améliorer l'efficacité en termes de taux d'exactitude de l'hypothèse émise et de temps d'exécution de l'algorithme d'apprentissage automatique choisi. 88 pp. Französisch.…

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    Editore: Éditions Universitaires Européennes, 2010

    6131531013 / 9786131531019

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    Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le forage de données ('data mining') se fait à partir de plusieurs techniques d'apprentissage automatique. Chacune étant propice à extraire des connaissances de nature différente ou dans des contextes différents, il importe de choisir la bonne technique selon le problème posé. Les algorithmes d'apprentissage automatique possédant chacun des forces et faiblesses qui leur sont propres pour divers types de problème de découverte des connaissances à partir de données, certains auront un meilleur taux de succès ou un plus court temps d'exécution que d'autres. Cet ouvrage propose une méthode pour aiguiller automatiquement diverses requêtes de forage de données vers différents modules d'extraction de connaissances déjà existants selon le type des données à analyser. Cette sélection automatique permettra à un utilisateur non expert de tirer profit de l'apprentissage automatique sans avoir les connaissances nécessaires pour bien choisir un algorithme d'apprentissage automatique, et devrait améliorer l'efficacité en termes de taux d'exactitude de l'hypothèse émise et de temps d'exécution de l'algorithme d'apprentissage automatique choisi.…

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    Editore: Éditions Universitaires Européennes Aug 2010, 2010

    6131531013 / 9786131531019

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    Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Le forage de données ('data mining') se fait à partir de plusieurs techniques d''apprentissage automatique. Chacune étant propice à extraire des connaissances de nature différente ou dans des contextes différents, il importe de choisir la bonne technique selon le problème posé. Les algorithmes d''apprentissage automatique possédant chacun des forces et faiblesses qui leur sont propres pour divers types de problème de découverte des connaissances à partir de données, certains auront un meilleur taux de succès ou un plus court temps d''exécution que d''autres. Cet ouvrage propose une méthode pour aiguiller automatiquement diverses requêtes de forage de données vers différents modules d''extraction de connaissances déjà existants selon le type des données à analyser. Cette sélection automatique permettra à un utilisateur non expert de tirer profit de l''apprentissage automatique sans avoir les connaissances nécessaires pour bien choisir un algorithme d''apprentissage automatique, et devrait améliorer l''efficacité en termes de taux d''exactitude de l''hypothèse émise et de temps d''exécution de l''algorithme d''apprentissage automatique choisi.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 88 pp. Französisch.…