Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Rough Sets and Data Mining

Name: Rough Sets and Data Mining
Brand: Springer
SKU: 01398469
Price: 162.54 EUR
Availability: InStock
Author: T.Y. Lin
ISBN: 9780792398073

Analysis of Imprecise Data

T.Y. Lin

N. Cercone

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 01398469

Издателство Springer, ноември 1996

Rough Sets and Data Mining: Analysis of Imprecise Data is an edited collection of research chapters... Цялото описание

Код Либристо: 01398469

394 b

162.54 €

317.91 лв

Външен склад Изпращаме след 10-13 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Die Ausschlußfrist im Arbeitsrecht. Hansjörg Weber

С меки корици

49.70 € 97.20 лв

Der Antrag im Verwaltungsverfahren. Martin Schnell

С меки корици

49.70 € 97.20 лв

Tirer et interpréter le Jeu de Mademoiselle Lenormand Renner

С меки корици

17.87 € 34.95 лв

Záhadné miesta 4. diel Ján Lacika

С меки корици

14.05 € 27.48 лв

Ken Jutsu SANTOS NALDA

С меки корици

5.11 € 9.99 лв

Albert Einstein, 2 DVDs Lotti Mehnert

DVD

18.75 € 36.67 лв

50 Jahre Eminem

С твърди корици

23.71 € 46.37 лв

Trio Gesellschaftswissenschaften 5 / 6. Arbeitsheft Basis. Für Berlin und Brandenburg Tatjana Brammer

Лист

11.57 € 22.63 лв

Rough Sets and Data Mining: Analysis of Imprecise Data is an edited collection of research chapters on the most recent developments in rough set theory and data mining. The chapters in this work cover a range of topics that focus on discovering dependencies among data, and reasoning about vague, uncertain and imprecise information. The authors of these chapters have been careful to include fundamental research with explanations as well as coverage of rough set tools that can be used for mining data bases. The contributing authors consist of some of the leading scholars in the fields of rough sets, data mining, machine learning and other areas of artificial intelligence. Among the list of contributors are Z. Pawlak, J Grzymala-Busse, K. Slowinski, and others. Rough Sets and Data Mining: Analysis of Imprecise Data will be a useful reference work for rough set researchers, data base designers and developers, and for researchers new to the areas of data mining and rough sets.