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Home > Data Mining: Theoretische Aspekte und Anwendungen > Benutzerunterstützung für Wissensentdeckung in Datenbanken
Data Mining: Theoretische Aspekte und Anwendungen |
Gholamreza Nakhaeizadeh
Physica-Verlag HD
Data Mining: Theoretische Aspekte und Anwendungen
Benutzerunterstützung für Wissensentdeckung in Datenbanken
Authors

Robert Engels; Guido Lindner; Rudi Studer

ARI Id

1664305369692_1141012

Access

Not Available Free

Pages

61-76

DOI

10.1007/978-3-642-86094-2_3

Chapter URL

https://rd.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-86094-2_3

Table of Contents of Book
Showing 1 to 20 of 22 entries
Chapters/HeadingsAuthor(s)PagesInfo
Front Matter
I-XII
Wissensentdeckung in Datenbanken und Data Mining: Ein überblick
Gholamreza Nakhaeizadeh; Thomas Reinartz; Rüdiger Wirth
1-33
Die Rolle der Informationsverwaltung im KDD-Prozeß
C. A. Breitner; P. C. Lockemann; J. A. Schlösser
34-60
Benutzerunterstützung für Wissensentdeckung in Datenbanken
Robert Engels; Guido Lindner; Rudi Studer
61-76
Attributauswahlmaße für die Induktion von Entscheidungsbäumen: Ein Überblick
Christian Borgelt; Rudolf Kruse
77-98
Skalierung als alternative Datentransformation und deren Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit von Supervised Learning Algorithmen
Harald Kauderer; Gholamreza Nakhaeizadeh
99-108
Datensegmentierung mittels Clusteranalyse
Udo Grimmer; Hans-Joachim Mucha
109-141
Adaptive Verfahren der Clusteranalyse und der multidimensionalen Skalierung für die Analyse und Visualisierung hochdimensionaler Datenmengen
Friedhelm Schwenker
142-151
Kausale Interpretation von Graphen
P. Kischka
152-166
Datenbasierte Verhaltensanalyse mit Fuzzy Graphen
Klaus-Peter Huber; Michael R. Berthold
167-182
IPF für bedingte Wahrscheinlichkeiten: Lernen in Probabilistischen Netzwerken
Hermann von Hasseln
183-192
Wissensentdeckung in relationalen Datenbanken: Eine Herausforderung für das maschinelle Lernen
Peter Brockhausen; Katharina Morik
193-211
Konfidenzintervalle für den Value-at-Risk
Stefan Huschens
212-224
Ist ein fairer Vergleich von Data Mining Algorithmen möglich?
W. Jammernegg; M. Luptáčik; G. Nakhaeizadeh; A. Schnabl
225-247
Zur Interessantheit bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken
Michael Müller; Carsten Hausdorf; Josef Schneeberger
248-264
Modellselektion für Neuronale Netzwerke
Joachim Utans
265-278
Die statistische Verteilung der Gewichte von neuronalen Netzen bei finiten Datenmengen
U. Anders
279-288
Entwicklung eines Bonitätsindexes auf der Basis von Wirtschaftsauskünften der Vereine Creditreform mit Künstlichen Neuronalen Netzen
Jörg Baetge; Carsten Uthoff
289-308
Multi Task Learning zur Prognose von Aktienkursen unter Berücksichtigung der Integration von Finanzmarktdaten
Kai Bartlmae; Thomas Schneckenburger
309-327
Neuronale Kointegration
Folke Axel Rauscher
328-340
Chapters/HeadingsAuthor(s)PagesInfo
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