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Evolutionary Decision Trees in Large-Scale Data Mining by Marek Kretowski (Engli
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- ISBN-13
- 9783030218539
- Book Title
- Evolutionary Decision Trees in Large-Scale Data Mining
- ISBN
- 9783030218539
- Subject Area
- Computers, Technology & Engineering
- Publication Name
- Evolutionary Decision Trees in Large-Scale Data Mining
- Item Length
- 9.3 in
- Publisher
- Springer International Publishing A&G
- Subject
- Engineering (General), Intelligence (Ai) & Semantics, Data Processing
- Series
- Studies in Big Data Ser.
- Publication Year
- 2020
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Item Width
- 6.1 in
- Item Weight
- 16 Oz
- Number of Pages
- Xi, 180 Pages
關於產品
Product Information
This book presents a unified framework, based on specialized evolutionary algorithms, for the global induction of various types of classification and regression trees from data. The resulting univariate or oblique trees are significantly smaller than those produced by standard top-down methods, an aspect that is critical for the interpretation of mined patterns by domain analysts. The approach presented here is extremely flexible and can easily be adapted to specific data mining applications, e.g. cost-sensitive model trees for financial data or multi-test trees for gene expression data. The global induction can be efficiently applied to large-scale data without the need for extraordinary resources. With a simple GPU-based acceleration, datasets composed of millions of instances can be mined in minutes. In the event that the size of the datasets makes the fastest memory computing impossible, the Spark-based implementation on computer clusters, which offers impressive fault tolerance and scalability potential, can be applied.
Product Identifiers
Publisher
Springer International Publishing A&G
ISBN-10
3030218538
ISBN-13
9783030218539
eBay Product ID (ePID)
19050417237
Product Key Features
Publication Name
Evolutionary Decision Trees in Large-Scale Data Mining
Format
Trade Paperback
Language
English
Subject
Engineering (General), Intelligence (Ai) & Semantics, Data Processing
Series
Studies in Big Data Ser.
Publication Year
2020
Type
Textbook
Subject Area
Computers, Technology & Engineering
Number of Pages
Xi, 180 Pages
Dimensions
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in
Item Weight
16 Oz
Additional Product Features
Series Volume Number
59
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Ta345-345.5
Reviews
"The structure of the book is well-thought-out. ... I recommend the book for students, researchers, and developers interested in real-life applications of big data analysis." (K. Balogh, Computing Reviews, February 15, 2021)
Table of Content
Evolutionary computation.- Decision trees in data mining.- Parallel and distributed computation.- Global induction of univariate trees.- Oblique and mixed decision trees.- Cost-sensitive tree induction.- Multi-test decision trees for gene expression data.- Parallel computations for evolutionary induction.
Copyright Date
2019
Illustrated
Yes
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