Каталог
>
Знания и навыки
>
Компьютерная литература
>
Программы
>
9781119347583
Каталог
:: Java книги
:: Авто
:: Астрология
:: Аудио книги
:: Биографии и Мемуары
:: В мире животных
:: Гуманитарные и общественные науки
:: Детские книги
:: Для взрослых
:: Для детей
:: Дом, дача
:: Журналы
:: Зарубежная литература
:: Знания и навыки
:Бизнес-книги
:Компьютерная литература
:Базы данных
:Зарубежная компьютерная литература
:Интернет
:Информационная безопасность
:Книги о компьютерах
:Компьютерное железо
:Ос и сети
:Программирование
:Программы
:Научно-популярная литература
:Словари, справочники
:Учебная и научная литература
:: Издательские решения
:: Искусство
:: История
:: Компьютеры
:: Кулинария
:: Культура
:: Легкое чтение
:: Медицина и человек
:: Менеджмент
:: Наука и образование
:: Оружие
:: Программирование
:: Психология
:: Психология, мотивация
:: Публицистика и периодические издания
:: Разное
:: Религия
:: Родителям
:: Серьезное чтение
:: Спорт
:: Спорт, здоровье, красота
:: Справочники
:: Техника и конструкции
:: Учебная и научная литература
:: Фен-Шуй
:: Философия
:: Хобби, досуг
:: Художественная лит-ра
:: Эзотерика
:: Экономика и финансы
:: Энциклопедии
:: Юриспруденция и право
:: Языки
Новинки
Volkswagen Polo (MK6) since 2017, service e-manual
Metaheuristics for Big Data
Автор:
Clarisse Dhaenens
Издательство:
John Wiley & Sons Limited
Cтраниц:
1
Формат:
PDF
Размер:
0
ISBN:
9781119347583
Качество:
excellent
Язык:
Описание:
Big Data is a new field, with many technological challenges to be understood in order to use it to its full potential. These challenges arise at all stages of working with Big Data, beginning with data generation and acquisition. The storage and management phase presents two critical challenges: infrastructure, for storage and transportation, and conceptual models. Finally, to extract meaning from Big Data requires complex analysis. Here the authors propose using metaheuristics as a solution to these challenges; they are first able to deal with large size problems and secondly flexible and therefore easily adaptable to different types of data and different contexts. The use of metaheuristics to overcome some of these data mining challenges is introduced and justified in the first part of the book, alongside a specific protocol for the performance evaluation of algorithms. An introduction to metaheuristics follows. The second part of the book details a number of data mining tasks, including clustering, association rules, supervised classification and feature selection, before explaining how metaheuristics can be used to deal with them. This book is designed to be self-contained, so that readers can understand all of the concepts discussed within it, and to provide an overview of recent applications of metaheuristics to knowledge discovery problems in the context of Big Data.
Скачать
Скачать легальную копию
Просмотров: 71
Пресс - релиз
string(4) "true" int(290)
К настоящему времени нет отзывов!
Рекомендуем
Секреты уличных знакомств
Информация
Свяжитесь с нами
Как скачать и чем читать
Quiero dinero © 2007
