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Einführung in die Identifizierung von Ausreißern

AUTHOR E, Sakthivel; S, Anitha
PUBLISHER Verlag Unser Wissen (10/21/2025)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Das Hauptziel dieses Buches ist die Entwicklung und Erörterung des Problems der Ausrei er-Management-Technik, in Verbindung mit dem Klassifikator, wird verwendet, um das bekannte Problem der automatischen Klassifizierung von Chromosomen in ihre biologischen Klassifikationen. Klinische Datenbanken haben enorme Mengen an Daten über Personen und ihre medizinischen Probleme angehäuft. Die Erkennung von Ausrei ern ist eine wichtige Voraussetzung für Data Mining und maschinelles Lernen. Wenn Data-Mining- und maschinelle Lernalgorithmen auf Datensätze angewendet werden, die Ausrei er enthalten, werden falsche Schlüsse über die Daten gezogen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Anwendung von Data-Mining-Methoden zur Entdeckung von Verbindungen innerhalb einer gro en klinischen Datenbank. Die in diesem Datensatz entdeckten Zusammenhänge und Trends können zur Entdeckung neuer medizinischer Erkenntnisse führen.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786209161698
ISBN-10: 6209161693
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: German
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Page Count: 92
Carton Quantity: 76
Product Dimensions: 6.00 x 0.22 x 9.00 inches
Weight: 0.30 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Unassigned | Probability & Statistics - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Das Hauptziel dieses Buches ist die Entwicklung und Erörterung des Problems der Ausrei er-Management-Technik, in Verbindung mit dem Klassifikator, wird verwendet, um das bekannte Problem der automatischen Klassifizierung von Chromosomen in ihre biologischen Klassifikationen. Klinische Datenbanken haben enorme Mengen an Daten über Personen und ihre medizinischen Probleme angehäuft. Die Erkennung von Ausrei ern ist eine wichtige Voraussetzung für Data Mining und maschinelles Lernen. Wenn Data-Mining- und maschinelle Lernalgorithmen auf Datensätze angewendet werden, die Ausrei er enthalten, werden falsche Schlüsse über die Daten gezogen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Anwendung von Data-Mining-Methoden zur Entdeckung von Verbindungen innerhalb einer gro en klinischen Datenbank. Die in diesem Datensatz entdeckten Zusammenhänge und Trends können zur Entdeckung neuer medizinischer Erkenntnisse führen.
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List Price $80.00
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Paperback