Детальная информация
Название | Advances in data mining and database management (ADMDM) book series. — Modern technologies for big data classification and clustering |
---|---|
Другие авторы | Seetha Hari; Murty M. Narasimha,; Tripathy B. K., |
Коллекция | Электронные книги зарубежных издательств; Общая коллекция |
Тематика | Big data.; Data mining.; Cluster analysis.; Classification — Nonbook materials.; Document clustering.; COMPUTERS — Databases — Data Mining.; EBSCO eBooks |
Тип документа | Другой |
Тип файла | |
Язык | Английский |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | ocn988619713 |
Дата создания записи | 10.05.2017 |
Разрешенные действия
pdf/1559785.pdf | – |
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
|
---|---|---|
epub/1559785.epub | – |
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
|
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
"This book provides an analysis of large data in the field of classification and clustering by presenting algorithms and comparative analysis in the form of their effectiveness and efficiency. It covers topics such as handling large data with conventional data mining, machine learning algorithms and information about new technologies, algorithms and platforms developed for handling large data"--.
Data has increased due to the growing use of web applications and communication devices. It is necessary to develop new techniques of managing data in order to ensure adequate usage. Modern Technologies for Big Data Classification and Clustering is an essential reference source for the latest scholarly research on handling large data sets with conventional data mining and provide information about the new technologies developed for the management of large data. Featuring coverage on a broad range of topics such as text and web data analytics, risk analysis, and opinion mining, this publication is ideally designed for professionals, researchers, and students seeking current research on various concepts of big data analytics.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|