دانلود کتاب Inhibitory Rules in Data Analysis: A Rough Set Approach
دسته: آموزشی
کتاب قوانین بازدارنده در تجزیه و تحلیل داده ها: رویکرد مجموعه ای خشن نسخه زبان اصلی
دانلود کتاب قوانین بازدارنده در تجزیه و تحلیل داده ها: رویکرد مجموعه ای خشن بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
توضیحاتی در مورد کتاب Inhibitory Rules in Data Analysis: A Rough Set Approach
نام کتاب : Inhibitory Rules in Data Analysis: A Rough Set Approach
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : قوانین بازدارنده در تجزیه و تحلیل داده ها: رویکرد مجموعه ای خشن
سری : Studies in Computational Intelligence 163
نویسندگان : Pawel Delimata, Mikhail Ju. Moshkov, Andrzej Skowron, Zbigniew Suraj (auth.)
ناشر : Springer-Verlag Berlin Heidelberg
سال نشر : 2009
تعداد صفحات : 121
ISBN (شابک) : 3540856374 , 9783540856375
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 1 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
توضیحاتی در مورد کتاب :
این تک نگاری به مطالعه نظری و تجربی قواعد تصمیم گیری بازدارنده و تداعی اختصاص دارد. قوانین بازدارنده در سمت راست دارای رابطه ای از نوع \"ویژگی مقدار برابر نیست\" است. استفاده از قواعد بازدارنده به جای قوانین قطعی (استاندارد) به ما این امکان را می دهد که اطلاعات رمزگذاری شده در سیستم های تصمیم گیری یا اطلاعاتی را به طور کامل تر توصیف کنیم و طبقه بندی کننده هایی با کیفیت بالا طراحی کنیم.
مهم ترین ویژگی این تک نگاری این است که شامل یک تحلیل ریاضی پیشرفته از مسائل مربوط به قوانین بازدارنده است. ما الگوریتم‌هایی را برای ساخت قوانین بازدارنده، محدودیت‌های حداقل پیچیدگی قوانین بازدارنده، و الگوریتم‌هایی برای ساخت مجموعه‌ای از قوانین بازدارندگی حداقلی در نظر می‌گیریم. همچنین نتایج آزمایش‌ها را با طبقه‌بندی‌کننده‌های استاندارد و تنبل بر اساس قوانین بازدارنده مورد بحث قرار می‌دهیم. این نتایج نشان می‌دهد که قوانین بازدارندگی و تصمیم‌گیری را می‌توان در داده‌کاوی و کشف دانش هم برای نمایش دانش و هم برای پیش‌بینی استفاده کرد. قوانین بازدارنده را می توان تحت تجزیه و تحلیل و طراحی سیستم های همزمان نیز مورد استفاده قرار داد.
نتایج به دست آمده در مونوگراف می تواند برای محققان در زمینه هایی مانند یادگیری ماشین، داده کاوی و کشف دانش مفید باشد، به ویژه برای کسانی که در تئوری مجموعه های خشن، تئوری آزمون و تحلیل منطقی داده ها (LAD) کار می کنند. این مونوگراف را می توان تحت ایجاد دوره هایی برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی و دکترا استفاده کرد. مطالعات.
فهرست مطالب :
Front Matter....Pages -
Introduction....Pages 1-8
Maximal Consistent Extensions of Information Systems....Pages 9-29
Minimal Inhibitory Association Rules for Almost All k -Valued Information Systems....Pages 31-41
Partial Covers and Inhibitory Decision Rules....Pages 43-62
Partial Covers and Inhibitory Decision Rules with Weights....Pages 63-79
Classifiers Based on Deterministic and Inhibitory Decision Rules....Pages 81-86
Lazy Classification Algorithms Based on Deterministic and Inhibitory Association Rules....Pages 87-97
Lazy Classification Algorithms Based on Deterministic and Inhibitory Decision Rules....Pages 99-106
Final Remarks....Pages 107-108
Back Matter....Pages -
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This monograph is devoted to theoretical and experimental study of inhibitory decision and association rules. Inhibitory rules contain on the right-hand side a relation of the kind "attribut does not equal value". The use of inhibitory rules instead of deterministic (standard) ones allows us to describe more completely information encoded in decision or information systems and to design classifiers of high quality.
The most important feature of this monograph is that it includes an advanced mathematical analysis of problems on inhibitory rules. We consider algorithms for construction of inhibitory rules, bounds on minimal complexity of inhibitory rules, and algorithms for construction of the set of all minimal inhibitory rules.We also discuss results of experiments with standard and lazy classifiers based on inhibitory rules. These results show that inhibitory decision and association rules can be used in data mining and knowledge discovery both for knowledge representation and for prediction. Inhibitory rules can be also used under the analysis and design of concurrent systems.
The results obtained in the monograph can be useful for researchers in such areas as machine learning, data mining and knowledge discovery, especially for those who are working in rough set theory, test theory, and logical analysis of data (LAD). The monograph can be used under the creation of courses for graduate students and for Ph.D. studies.
پست ها تصادفی