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eBook Data Mining: Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse (Computational Intelligence) (German Edition) ePub

eBook Data Mining: Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse (Computational Intelligence) (German Edition) ePub

by Thomas A. Runkler

  • ISBN: 383480858X
  • Category: Mathematics
  • Subcategory: Math Science
  • Author: Thomas A. Runkler
  • Language: German
  • Publisher: Vieweg+Teubner Verlag; 2010 edition (October 8, 2009)
  • Pages: 165
  • ePub book: 1979 kb
  • Fb2 book: 1250 kb
  • Other: mbr lrf mobi lit
  • Rating: 4.8
  • Votes: 972

Description

Thomas A. Runkler ist r in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in München und lehrt an. .Methoden, Algorithmen und Anwendungen intelligenter Datenanalyse.

Thomas A. Runkler ist r in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in München und lehrt an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München. Das Buch ist spannend zu lesen. Der verständliche und konzentrierte Stil mit den vielen Literaturhinweise und die Algorithmen laden zum Ausprobieren und Weiterlesen ei. Prof. Appelrath, Universität Oldenburg. Computational Intelligence.

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Information Mining: Methoden, Algorithmen und Anwendungen intelligenter Datenanalyse. PC Pinto, TA Runkler, JMC Sousa. International Conference on Adaptive and Natural Computing Algorithms, 350-357, 2007. Springer-Verlag, 2013.

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Runkler, Data Mining - Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse. Vieweg + Teubner, Wiesbaden, (2010). Chong, Signal Model-Based Fault Detection and Diagnosis for Induction Motors Using Features of Vibration Signal in Two-Dimension Domain. Abstract: This paper proposes a new data stream outlier detection algorithm SODRNN based on reverse nearest neighbors. The update of insertion or deletion only needs one scan of the current window, which improves efficiency.

Dieses Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Es vermittelt einen kompakten, fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie deren Motivation und versetzt den Leser in die Lage, Data Mining selbst praktisch einzusetzen.