https://www.imosver.com/pt/libros/uncertainty-handling-and-quality-assessment-in-data-mining-00106682930010668293Uncertainty Handling and Quality Assessment in Data Mining49.39The recent explosive growth of our ability to generate and store data has created a need for new, scalable and efficient, tools for data analysis. The main focus of the discipline of knowledge discovehttps://static.imosver.com/imagenes_small/9781852/978185233655.jpgLibrosSin stockSPRINGER000https://static.imosver.com/imagenes_small/9781852/978185233655.jpg51.9952.62003/07/249781852336554Halkidi, MariaLibrosaño_2003idioma_InglêsIautor_Halkidi, Mariasaga_Advanced Information and Knowledge Processing
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Cookie própria do Microsoft Clarity. Guarda um identificador anónimo do navegador para atribuir ao mesmo utilizador as visitas a este site e elaborar estatísticas de utilização.
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Cookie de terceiros da Microsoft. Indica se o identificador MUID é transferido para o ANID, uma cookie utilizada para fins publicitários.
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10 minutos
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Cookie de terceiros da Microsoft. Indica se o identificador MUID deve ser atualizado.
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7 dias
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Sinopse Uncertainty Handling and Quality Assessment in Data Mining
The recent explosive growth of our ability to generate and store data has created a need for new, scalable and efficient, tools for data analysis. The main focus of the discipline of knowledge discovery in databases is to address this need. Knowledge discovery in databases is the fusion of many areas that are concerned with different aspects of data handling and data analysis, including databases, machine learning, statistics, and algorithms. Each of these areas addresses a different part of the problem, and places different emphasis on different requirements. For example, database techniques are designed to efficiently handle relatively simple queries on large amounts of data stored in external (disk) storage. Machine learning techniques typically consider smaller data sets, and the emphasis is on the accuracy ofa relatively complicated analysis task such as classification. The analysis of large data sets requires the design of new tools that not only combine and generalize techniques from different areas, but also require the design and development ofaltogether new scalable techniques.