Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Statistical data mining techniques. Medical Applications
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: G. Mokesh Rayalu,K. C. Bhanu and Murali Konidina
ISBN: 9786138929697
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 140
Издательство: Scholars' Press
Цена: 42618 тг
Положить в корзину
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Data mining is a process that uses a variety of data analysis tools to discover patterns and relationships in data that may be used to make valid predictions. To mine the hidden and useful information we have to take the available dataset through the process of data mining. It’s not a single step. It contains various groups of interlinking steps which will help us to find the useful information for decision making. Data mining searches databases to find hidden patterns and predict information to increase the business in the organization.Data mining is the nontrivial extraction of implicit, previously unknown, interesting and potentially useful information from data . Now a day’s hospitals and health care institutions are well equipped with monitoring and other data collection devices, where data is collected and shared with other hospital information systems.
Ключевые слова: Statistical data mining, Machine Learning
Похожие издания
Отрасли знаний: Точные науки -> Информатика и программирование Amitoj Singh and Rohit Sachdeva Analytical and Statistical Data Mining: Classification Trees.. 1905 г., 56 стр., мягкий переплет In this book two methods are explored that are used for classification tree to handle large amount of data. In the first method to mine large data sets, a single training data set is be broken into n subsets. A classification tree will be learned from each of these n subsets in parallel. Rules are then be generated from the classification trees.... | 24840 тг |