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Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases - edizione con copertina flessibile

2014, ISBN: 3863592050

[EAN: 9783863592059], Livro novo, [SC: 20.9], [PU: Apprimus Wissenschaftsver Apr 2014], DATA MINING (EDV), Neuware - Efficient handling and analysis of experimental measurements is an ess… Altro …

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ISBN: 9783863592059

Efficient handling and analysis of experimental measurements is an essential part of research and development in a multitude of disciplines (e.g., engineering, chemistry, biology), since … Altro …

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2014

ISBN: 9783863592059

Erscheinungsdatum: 16.04.2014, Medium: Taschenbuch, Einband: Kartoniert / Broschiert, Titel: Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases, Autor: Zi… Altro …

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2014, ISBN: 9783863592059

[PU: Apprimus Verlag], DE, [SC: 0.00], Neuware, gewerbliches Angebot, 210x148 mm, 202, [GW: 300g], 1

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Dati bibliografici del miglior libro corrispondente

Dettagli del libro
Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases
Autore:
Titolo:
ISBN:

9783863592059

Informazioni dettagliate del libro - Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases


EAN (ISBN-13): 9783863592059
ISBN (ISBN-10): 3863592050
Copertina rigida
Copertina flessibile
Anno di pubblicazione: 2014
Editore: Apprimus Wissenschaftsver

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ISBN/EAN: 9783863592059

ISBN - Stili di scrittura alternativi:
3-86359-205-0, 978-3-86359-205-9
Stili di scrittura alternativi e concetti di ricerca simili:
Autore del libro : uwe zimmer
Titolo del libro: zimmer, models

Dati dell'editore

Autore: Anca Zimmer
Titolo: Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases
Editore: Apprimus Verlag
Anno di pubblicazione: 2014-04-16
Aachen; DE
Stampato / Fatto in
Peso: 0,300 kg
Lingua: Inglese
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Available

BA; PB; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV; Informatik und Informationstechnologie; Verstehen; Zimmer; Informatik; Data Mining

Efficient handling and analysis of experimental measurements is an essential part of research and development in a multitude of disciplines (e.g., engineering, chemistry, biology), since these contain information about the underlying processes. Researchers investigate processes by running experiments and gathering potentially a huge amount of data which is then to be evaluated. For environmental monitoring wireless sensor networks are used to collect data at spatially and temporally discrete positions. In mechanical engineering and related areas, potentially complex test-benches are set up and observations are recorded. Besides an efficient and effective way of exploring multiple results, researchers strive to discover correlations within the measured data. Moreover, model-based prediction of expected measurements can be highly beneficial for designing further experiments.
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