Introdução à identificação de outliers
| AUTHOR | E, Sakthivel; S, Anitha |
| PUBLISHER | Edicoes Nosso Conhecimento (10/21/2025) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
O principal objetivo deste livro é desenvolver e discutir o problema da técnica de gestão de outliers, em conjunto com o classificador, que é utilizado para a conhecida questão da classificação automática de cromossomas nas suas classificações biológicas. As bases de dados clínicas têm acumulado enormes quantidades de dados sobre indivíduos e os seus problemas médicos. A deteção de valores anómalos é uma necessidade crítica para a extração de dados e a aprendizagem automática. Quando os algoritmos de extração de dados e de aprendizagem automática são utilizados em conjuntos de dados que incluem valores aberrantes, são feitas inferências incorrectas sobre os dados. O objetivo desta investigação é utilizar métodos de extração de dados para descobrir ligações numa grande base de dados clínicos. As relações e tendências descobertas neste conjunto de dados podem levar à descoberta de novos conhecimentos médicos.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786209146343
ISBN-10:
6209146341
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Portuguese
More Product Details
Page Count:
88
Carton Quantity:
80
Product Dimensions:
6.00 x 0.21 x 9.00 inches
Weight:
0.28 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Unassigned | Probability & Statistics - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
O principal objetivo deste livro é desenvolver e discutir o problema da técnica de gestão de outliers, em conjunto com o classificador, que é utilizado para a conhecida questão da classificação automática de cromossomas nas suas classificações biológicas. As bases de dados clínicas têm acumulado enormes quantidades de dados sobre indivíduos e os seus problemas médicos. A deteção de valores anómalos é uma necessidade crítica para a extração de dados e a aprendizagem automática. Quando os algoritmos de extração de dados e de aprendizagem automática são utilizados em conjuntos de dados que incluem valores aberrantes, são feitas inferências incorrectas sobre os dados. O objetivo desta investigação é utilizar métodos de extração de dados para descobrir ligações numa grande base de dados clínicos. As relações e tendências descobertas neste conjunto de dados podem levar à descoberta de novos conhecimentos médicos.
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