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Data Mining in Agriculture


Data Mining in Agriculture
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Beschreibung

Introduction to Data Mining.- 2 Statistical Methods.- 3 Clustering by k-means.- 4 k-nearest Neighbor Classification.- 5 Artificial Neural Networks.- 6 Support Vector Machines.- 7 Biclustering.- 8 Validation.- 9 An Application in C.- 10 Data Mining in a Parallel Environment.- 11 Solutions of the Exercises.- A. Matlab Environment.- B. C programming language.- C. Message Passing Interface (MPI).- D. Eigenvalues and Eigenvectors.- References.

Eigenschaften

Breite: 155
Gewicht: 564 g
Höhe: 235
Seiten: 274
Sprachen: Englisch
Autor: Antonio Mucherino, Panos M Pardalos, Petraq Papajorgji

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