Wydawnictwo Nasza Wiedza

Hybrydowa optymalizacja roju cz¿stek w klasteryzacji danych: Natura zawsze stanowi ¿ród¿o inspiracji...

Name: Hybrydowa optymalizacja roju cz¿stek w klasteryzacji danych: Natura zawsze stanowi ¿ród¿o inspiracji...
Brand: Wydawnictwo Nasza Wiedza
SKU: ab0c4f9b23dfe542c17948622c9f7f88

1/1

Afbeelding van Hybrydowa optymalizacja roju cz¿stek w klasteryzacji danych: Natura zawsze stanowi ¿ród¿o inspiracji...

Bol

Prijzen vanaf

48,61

Gesponsorde links

	48,61	Naar shop
	48,61	Naar shop
	50,99	Naar shop
VERGELIJK ALLE AANBIEDERS (3)

Beschrijving

Bol Klasteryzacja danych to proces organizowania danych w okre¿lone grupy, których cechy s¿ nieznane. Klasteryzacja danych jest od dawna przedmiotem badä wielu naukowców stosuj¿cych ró¿ne metody. Tradycyjne techniki klasteryzacji maj¿ pewne wady. W niniejszej ksi¿¿ce zajmujemy si¿ tymi ograniczeniami tradycyjnych technik klasteryzacji. Aby przezwyci¿¿y¿ te wady, wybrali¿my technik¿ inspirowan¿ natur¿ / inteligencj¿ roju, czyli "optymalizacj¿ roju cz¿stek (PSO)" do klasteryzacji danych. Jak wiemy, natura jest zawsze ¿ród¿em inspiracji. W ci¿gu ostatnich kilku dekad badania nad nowymi paradygmatami obliczeniowymi nabräy tempa, a wynikiem tych wysi¿ków jest pojawienie si¿ nowych technik rozwi¿zywania problemów. Techniki te s¿ szeroko stosowane ze wzgl¿du na ich zdecentralizowane i samoorganizuj¿ce si¿ zachowanie.

Lees meer

Vergelijk aanbieders (3)

Gesponsorde links · Sommige shops betalen ons een vergoeding

Sorteren op:

€ 48,61 Gratis verzending

€ 50,99 Gratis verzending

Beschrijving (1)

Klasteryzacja danych to proces organizowania danych w okre¿lone grupy, których cechy s¿ nieznane. Klasteryzacja danych jest od dawna przedmiotem badä wielu naukowców stosuj¿cych ró¿ne metody. Tradycyjne techniki klasteryzacji maj¿ pewne wady. W niniejszej ksi¿¿ce zajmujemy si¿ tymi ograniczeniami tradycyjnych technik klasteryzacji. Aby przezwyci¿¿y¿ te wady, wybrali¿my technik¿ inspirowan¿ natur¿ / inteligencj¿ roju, czyli "optymalizacj¿ roju cz¿stek (PSO)" do klasteryzacji danych. Jak wiemy, natura jest zawsze ¿ród¿em inspiracji. W ci¿gu ostatnich kilku dekad badania nad nowymi paradygmatami obliczeniowymi nabräy tempa, a wynikiem tych wysi¿ków jest pojawienie si¿ nowych technik rozwi¿zywania problemów. Techniki te s¿ szeroko stosowane ze wzgl¿du na ich zdecentralizowane i samoorganizuj¿ce si¿ zachowanie.

Lees meer