Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Advances in Knowledge Discovery and Management: Volume 8

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 106,47 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book highlights novel research in Knowledge Discovery and Management (KDM), gathering the extended, peer-reviewed versions of outstanding papers presented at the annual conferences EGC2017 & EGC2018. The EGC conference cycle was founded by the International French-speaking EGC society (Extraction et Gestion des Connaissances) in 2003, and has since become a respected fixture among the French-speaking community. In addition to the annual conference, the society organizes various other events in order to promote exchanges between researchers and companies concerned with KDM and its applications to business, administration, industry and public organizations.





Addressing novel research in data science, semantic Web, clustering, and classification, the content presented here will chiefly benefit researchers interested in these fields, including Ph.D./M.Sc. students, at public and private laboratories alike.
Part I: Clustering.
Chapter 1. Model based co-clustering of mixed
numerical and binary data.
Chapter 2. Co-clustering based exploratory
analysis of mixed-type data tables.- Part II: Textual Data.
Chapter
3.
Automatically selecting complementary vector representations for semantic
textual similarity, etc.