Data Mining in Crystallography
D. W. M. Hofmann · Liudmila N. Kuleshova
dec. 2009 · Structure and Bonding Cartea 134 · Springer
Carte electronică
172
Pagini
reportEvaluările și recenziile nu sunt verificate Află mai multe
Despre această carte electronică
Humans have been “manually” extracting patterns from data for centuries, but the increasing volume of data in modern times has called for more automatic approaches. Early methods of identifying patterns in data include Bayes’ theorem (1700s) and Regression analysis (1800s). The proliferation, ubiquity and incre- ing power of computer technology has increased data collection and storage. As data sets have grown in size and complexity, direct hands-on data analysis has - creasingly been augmented with indirect, automatic data processing. Data mining has been developed as the tool for extracting hidden patterns from data, by using computing power and applying new techniques and methodologies for knowledge discovery. This has been aided by other discoveries in computer science, such as Neural networks, Clustering, Genetic algorithms (1950s), Decision trees (1960s) and Support vector machines (1980s). Data mining commonlyinvolves four classes of tasks: • Classi cation: Arranges the data into prede ned groups. For example, an e-mail program might attempt to classify an e-mail as legitimate or spam. Common algorithmsinclude Nearest neighbor,Naive Bayes classi er and Neural network. • Clustering: Is like classi cation but the groups are not prede ned, so the algorithm will try to group similar items together. • Regression: Attempts to nd a function which models the data with the least error. A common method is to use Genetic Programming. • Association rule learning: Searches for relationships between variables. For example, a supermarket might gather data of what each customer buys.
Evaluează cartea electronică
Spune-ne ce crezi.
Informații despre lectură
Smartphone-uri și tablete
Instalează aplicația Cărți Google Play pentru Android și iPad/iPhone. Se sincronizează automat cu contul tău și poți să citești online sau offline de oriunde te afli.
Laptopuri și computere
Poți să asculți cărțile audio achiziționate pe Google Play folosind browserul web al computerului.
Dispozitive eReader și alte dispozitive
Ca să citești pe dispozitive pentru citit cărți electronice, cum ar fi eReaderul Kobo, trebuie să descarci un fișier și să îl transferi pe dispozitiv. Urmează instrucțiunile detaliate din Centrul de ajutor pentru a transfera fișiere pe dispozitivele eReader compatibile.
