Compression schemes for mining large datasets : a machine learning perspective /
As data mining algorithms are typically applied to sizable volumes of high-dimensional data, these can result in large storage requirements and inefficient computation times. This unique text/reference addresses the challenges of data abstraction generation using a least number of database scans, co...
সংরক্ষণ করুন:
| প্রধান লেখক: | , , |
|---|---|
| সংস্থা লেখক: | |
| বিন্যাস: | বৈদ্যুতিন গ্রন্থ |
| ভাষা: | English |
| প্রকাশিত: |
London
Springer London Imprint: Springer,
2013.
|
| মালা: | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition,
|
| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | Click here to view the full text content |
| ট্যাগগুলো: |
ট্যাগ যুক্ত করুন
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!
|
সূচিপত্রের সারণি:
- Introduction
- Data Mining Paradigms
- Run-Length Encoded Compression Scheme
- Dimensionality Reduction by Subsequence Pruning
- Data Compaction through Simultaneous Selection of Prototypes and Features
- Domain Knowledge-Based Compaction
- Optimal Dimensionality Reduction
- Big Data Abstraction through Multiagent Systems
- Intrusion Detection Dataset: Binary Representation.