Large-Scale Parallel Data Mining
Editat de Mohammed J. Zaki, Ching-Tien Hoen Limba Engleză Paperback – 23 feb 2000
Preț: 320.72 lei
Preț vechi: 400.90 lei
-20%
Puncte Express: 481
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 08-22 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9783540671947
ISBN-10: 3540671943
Pagini: 272
Ilustrații: VIII, 260 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 15 mm
Greutate: 0.42 kg
Ediția:2000
Editura: Springer
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3540671943
Pagini: 272
Ilustrații: VIII, 260 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 15 mm
Greutate: 0.42 kg
Ediția:2000
Editura: Springer
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
Public țintă
ResearchCuprins
Large-Scale Parallel Data Mining.- Parallel and Distributed Data Mining: An Introduction.- Mining Frameworks.- The Integrated Delivery of Large-Scale Data Mining: The ACSys Data Mining Project.- A High Performance Implementation of the Data Space Transfer Protocol (DSTP).- Active Mining in a Distributed Setting.- Associations and Sequences.- Efficient Parallel Algorithms for Mining Associations.- Parallel Branch-and-Bound Graph Search for Correlated Association Rules.- Parallel Generalized Association Rule Mining on Large Scale PC Cluster.- Parallel Sequence Mining on Shared-Memory Machines.- Classification.- Parallel Predictor Generation.- Efficient Parallel Classification Using Dimensional Aggregates.- Learning Rules from Distributed Data.- Clustering.- Collective, Hierarchical Clustering from Distributed, Heterogeneous Data.- A Data-Clustering Algorithm on Distributed Memory Multiprocessors.