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Optimización Algorítmica para Modelos de Clasificación en Data Mining

AUTHOR Nieto Bernal, Wilson; Felizzola P., Ricardo; Nieto Bernal Wilson et al.
PUBLISHER Editorial Academica Espanola (07/18/2013)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Este es un trabajo desarrollado por el Msc. Ricardo Felizzola Padilla bajo la Direccion del Dr. Wilson Nieto Bernal el cual describe un proceso de optimizacion algoritmica en el area de Data Mining. Los algoritmos de clasificacion son una herramienta muy importante en el Data mining por tanto es necesario mejorar los algoritmos y disenarlos para atacar casos de usos especificos en este caso cancer de mamas. En esta investigacion se escoge el clasificador bayesiano de Naive Bayes para la realizacion de un estudio detallado y posteriormente lograr una mejora utilizando la cobertura y la precision. Lo mas importante de esta investigacion es la utilizacion de componentes que probablemente existen en otros algoritmos, y acoplar estos componentes en otros para lograr mejoras importantes ya que en el area de Data mining el campo de estudio es muy amplio y esta en constante desarrollo."
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9783659010200
ISBN-10: 3659010200
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: Spanish
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Page Count: 76
Carton Quantity: 92
Product Dimensions: 6.00 x 0.18 x 9.00 inches
Weight: 0.27 pound(s)
Feature Codes: Illustrated
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Technology
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Este es un trabajo desarrollado por el Msc. Ricardo Felizzola Padilla bajo la Direccion del Dr. Wilson Nieto Bernal el cual describe un proceso de optimizacion algoritmica en el area de Data Mining. Los algoritmos de clasificacion son una herramienta muy importante en el Data mining por tanto es necesario mejorar los algoritmos y disenarlos para atacar casos de usos especificos en este caso cancer de mamas. En esta investigacion se escoge el clasificador bayesiano de Naive Bayes para la realizacion de un estudio detallado y posteriormente lograr una mejora utilizando la cobertura y la precision. Lo mas importante de esta investigacion es la utilizacion de componentes que probablemente existen en otros algoritmos, y acoplar estos componentes en otros para lograr mejoras importantes ya que en el area de Data mining el campo de estudio es muy amplio y esta en constante desarrollo."
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