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Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases - Livro de bolso

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… mais…

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Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases
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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 … mais…

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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… mais…

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Pormenores referentes ao livro
Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases
Autor:
Título:
Número ISBN:

9783863592059

Dados detalhados do livro - Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases


EAN (ISBN-13): 9783863592059
ISBN (ISBN-10): 3863592050
Livro de capa dura
Livro de bolso
Ano de publicação: 2014
Editor/Editora: Apprimus Wissenschaftsver

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Número ISBN/EAN: 9783863592059

Número ISBN - Ortografia alternativa:
3-86359-205-0, 978-3-86359-205-9
Ortografia alternativa e termos de pesquisa relacionados:
Autor do livro: uwe zimmer
Título do livro: zimmer, models

Dados da editora

Autor: Anca Zimmer
Título: Learning Comprehensible Models for Analysis and Predictions in Scientific Databases
Editora: Apprimus Verlag
Ano de publicação: 2014-04-16
Aachen; DE
Impresso / Feito em
Peso: 0,300 kg
Língua: Inglês
39,00 € (DE)
40,10 € (AT)
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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