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Rough Sets and Data Mining: Analysis of Imprecise Data - cover

LIBRO INGLESE

Rough Sets and Data Mining: Analysis of Imprecise Data

T.Y. Lin (Curatore)

N. Cercone (Curatore)

Springer-Verlag New York Inc., 2011

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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.

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Dettagli

Curatore:

T.Y. Lin, N. Cercone

Editore:

Springer-Verlag New York Inc.

Anno:

2011

Rilegatura:

Paperback / softback

Pagine:

436 p.

Testo in English

Dimensioni:

235 x 155 mm

EAN:

9781461286370

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