Introduzione all'identificazione degli outlier
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L'obiettivo principale di questo libro è sviluppare e discutere il problema della gestione degli outlier, in combinazione con il classificatore, per affrontare il noto problema della classificazione automatica dei cromosomi nelle loro classificazioni biologiche. I database clinici hanno accumulato enormi quantità di dati sulle persone e sui loro problemi medici. L'individuazione degli outlier è un'esigenza critica per il data mining e l'apprendimento automatico. Quando gli algoritmi di data mining e machine learning vengono utilizzati per set di dati che includono outlier, si traggono inferenze errate sui dati. Lo scopo di questa ricerca è utilizzare i metodi di data mining per scoprire le connessioni all'interno di un grande database clinico. Le relazioni e le tendenze scoperte in questo insieme di dati possono portare alla scoperta di nuove conoscenze mediche.
L'obiettivo principale di questo libro è sviluppare e discutere il problema della gestione degli outlier, in combinazione con il classificatore, per affrontare il noto problema della classificazione automatica dei cromosomi nelle loro classificazioni biologiche. I database clinici hanno accumulato enormi quantità di dati sulle persone e sui loro problemi medici. L'individuazione degli outlier è un'esigenza critica per il data mining e l'apprendimento automatico. Quando gli algoritmi di data mining e machine learning vengono utilizzati per set di dati che includono outlier, si traggono inferenze errate sui dati. Lo scopo di questa ricerca è utilizzare i metodi di data mining per scoprire le connessioni all'interno di un grande database clinico. Le relazioni e le tendenze scoperte in questo insieme di dati possono portare alla scoperta di nuove conoscenze mediche.
AmazonPagina's: 88, Paperback, Edizioni Sapienza
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