دانلود مقاله مروری بر پروتکل های مختلف برای حل مشکلات داده کاوی
تعداد کلمات فایل انگلیسی : 2430 کلمه 6 صفحه pdf
تعداد صفحات فایل ترجمه : 8 صفحه word فونت 14 B Nazanin
چکیده
این مقاله به پروژه های اصلی در تحلیل مقادیر زیاد اطلاعات و مقایسه روش ها برای راه حل آنها اختصاص دارد. تحلیل حجم زیاد اطلاعات و شناسایی اطلاعات ارزشمند به کمک ابزارهای داده کاوی انجام می شود. مفهوم داده کاوی به صورت داده کاوی، تحلیل داده، و جمع آوری داده تفسیر می شود. به دلیل تنوع فراوان انواع داده و شکل های سازمان دهی اطلاعات، ممکن است داده های واقعی همیشه توسط ابزارهای یادگیری ماشین تحلیل نشوند. برای تبدیل اطلاعات خام به اطلاعاتی که بتوانند به طور موثری کار کنند، تکنیک های داده کاوی می توانند مسئله پیش پردازش را حل کنند. روش های کی-نزدیک‌ترین همسایه و درخت تصمیم گیری مسائلی مانند دسته بندی داده کاوی و رگرسیون در دامنه های مختلف را حل می کنند.
8th Annual International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architectures, BICA2017
Overview of different approaches to solving problems
of Data Mining
Kochetov Vadim
Abstract
This paper is devoted to the main tasks in the analysis of large amounts of information and comparison of methods for their solution. The analysis of large volumes of information and identification of valuable knowledge provided by Data Mining tools. The concept of Data Mining is translated as data mining, data analysis, data collection. Due to of the huge variety of data types and forms of organizing information actual data may not always be analyzed by machine learning tools. For the transformation of “raw” data to the data, which can work efficiently Data Mining techniques, solve the problem of pre-processing. The methods k-nearest neighbor and decision trees solve such problems as the Data Mining classification and regression in the specified domains.
کد:13588
دانلود رایگان مقاله انگلیسی پروتکل های مختلف برای حل مشکلات داده کاوی
دانلود مقاله دات کام 
توضیحات محصول
دانلود مقاله مروری بر پروتکل های مختلف برای حل مشکلات داده کاوی
تعداد کلمات فایل انگلیسی : 2430 کلمه 6 صفحه pdf
تعداد صفحات فایل ترجمه : 8 صفحه word فونت 14 B Nazanin
چکیده
این مقاله به پروژه های اصلی در تحلیل مقادیر زیاد اطلاعات و مقایسه روش ها برای راه حل آنها اختصاص دارد. تحلیل حجم زیاد اطلاعات و شناسایی اطلاعات ارزشمند به کمک ابزارهای داده کاوی انجام می شود. مفهوم داده کاوی به صورت داده کاوی، تحلیل داده، و جمع آوری داده تفسیر می شود. به دلیل تنوع فراوان انواع داده و شکل های سازمان دهی اطلاعات، ممکن است داده های واقعی همیشه توسط ابزارهای یادگیری ماشین تحلیل نشوند. برای تبدیل اطلاعات خام به اطلاعاتی که بتوانند به طور موثری کار کنند، تکنیک های داده کاوی می توانند مسئله پیش پردازش را حل کنند. روش های کی-نزدیک‌ترین همسایه و درخت تصمیم گیری مسائلی مانند دسته بندی داده کاوی و رگرسیون در دامنه های مختلف را حل می کنند.
8th Annual International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architectures, BICA2017
Overview of different approaches to solving problems
of Data Mining
Kochetov Vadim
Abstract
This paper is devoted to the main tasks in the analysis of large amounts of information and comparison of methods for their solution. The analysis of large volumes of information and identification of valuable knowledge provided by Data Mining tools. The concept of Data Mining is translated as data mining, data analysis, data collection. Due to of the huge variety of data types and forms of organizing information actual data may not always be analyzed by machine learning tools. For the transformation of “raw” data to the data, which can work efficiently Data Mining techniques, solve the problem of pre-processing. The methods k-nearest neighbor and decision trees solve such problems as the Data Mining classification and regression in the specified domains.
کد:13588
دانلود رایگان مقاله انگلیسی پروتکل های مختلف برای حل مشکلات داده کاوی