Supervised Descriptive Pattern Mining / Ventura, Sebastian  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Supervised Descriptive Pattern Mining Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ventura, Sebastian, Autor ; Luna, José María, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XI, 185 p. 42 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-98140-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Sistemas de reconocimiento de patrones  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro proporciona una visión general y comprensible de la minería de patrones descriptivos supervisados, considerando algoritmos clásicos y aquellos basados ​​en heurísticas. Proporciona algunas definiciones formales y una idea general sobre patrones, minería de patrones, la utilidad de los patrones en el proceso de descubrimiento de conocimiento, así como un breve resumen de las tareas relacionadas con la minería de patrones descriptiva supervisada. También incluye una descripción detallada de las tareas habitualmente agrupadas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados: descubrimiento de subgrupos, conjuntos de contraste y patrones emergentes. Además, este libro incluye dos tareas, reglas de asociación de clases y modelos excepcionales, que también se consideran dentro de este campo. Una característica importante de este libro es que proporciona una descripción general (definiciones formales y algoritmos) de todas las tareas incluidas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados. Considera el análisis de diferentes algoritmos ya sea basados ​​en heurísticas o basados ​​en metodologías de búsqueda exhaustiva para cualquiera de estas tareas. Este libro también ilustra la importancia de estas técnicas en diferentes campos y se describe un conjunto de aplicaciones del mundo real. Por último, pero no menos importante, también se consideran y analizan algunas tareas relacionadas. El objetivo final de este libro es proporcionar una revisión general del campo de la minería de patrones descriptivos supervisados, describiendo sus tareas, sus algoritmos, sus aplicaciones y tareas relacionadas (aquellas que comparten algunas características comunes). Este libro está dirigido a desarrolladores, ingenieros e informáticos que buscan aplicar algoritmos clásicos y heurísticos para resolver diferentes tipos de problemas de minería de patrones y aplicarlos a problemas reales. Los estudiantes e investigadores que trabajan en este campo pueden utilizar este libro completo (que incluye sus métodos y herramientas) como libro de texto secundario. Nota de contenido: 1 Introduction to Supervised Descriptive Pattern Mining -- 2 Contrast Sets -- 3 Emerging Patterns -- 4 Subgroup Discovery -- 5 Class Association Rules -- 6 Exceptional Models -- 7 Other Forms of Supervised Descriptive Pattern Mining -- 8 Successful Applications. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Supervised Descriptive Pattern Mining [documento electrónico] / Ventura, Sebastian, Autor ; Luna, José María, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XI, 185 p. 42 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-98140-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Sistemas de reconocimiento de patrones  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro proporciona una visión general y comprensible de la minería de patrones descriptivos supervisados, considerando algoritmos clásicos y aquellos basados ​​en heurísticas. Proporciona algunas definiciones formales y una idea general sobre patrones, minería de patrones, la utilidad de los patrones en el proceso de descubrimiento de conocimiento, así como un breve resumen de las tareas relacionadas con la minería de patrones descriptiva supervisada. También incluye una descripción detallada de las tareas habitualmente agrupadas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados: descubrimiento de subgrupos, conjuntos de contraste y patrones emergentes. Además, este libro incluye dos tareas, reglas de asociación de clases y modelos excepcionales, que también se consideran dentro de este campo. Una característica importante de este libro es que proporciona una descripción general (definiciones formales y algoritmos) de todas las tareas incluidas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados. Considera el análisis de diferentes algoritmos ya sea basados ​​en heurísticas o basados ​​en metodologías de búsqueda exhaustiva para cualquiera de estas tareas. Este libro también ilustra la importancia de estas técnicas en diferentes campos y se describe un conjunto de aplicaciones del mundo real. Por último, pero no menos importante, también se consideran y analizan algunas tareas relacionadas. El objetivo final de este libro es proporcionar una revisión general del campo de la minería de patrones descriptivos supervisados, describiendo sus tareas, sus algoritmos, sus aplicaciones y tareas relacionadas (aquellas que comparten algunas características comunes). Este libro está dirigido a desarrolladores, ingenieros e informáticos que buscan aplicar algoritmos clásicos y heurísticos para resolver diferentes tipos de problemas de minería de patrones y aplicarlos a problemas reales. Los estudiantes e investigadores que trabajan en este campo pueden utilizar este libro completo (que incluye sus métodos y herramientas) como libro de texto secundario. Nota de contenido: 1 Introduction to Supervised Descriptive Pattern Mining -- 2 Contrast Sets -- 3 Emerging Patterns -- 4 Subgroup Discovery -- 5 Class Association Rules -- 6 Exceptional Models -- 7 Other Forms of Supervised Descriptive Pattern Mining -- 8 Successful Applications. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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