Titlebook: Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion; Unüberwachte Regress Daniel Lückehe Book 2015 Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 Big Data.Comp

连系

2625-3577 imensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Information

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2625-3577 nn dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.978-3-658-10737-6978-3-658-10738-3Series ISSN 2625-3577 Series E-ISSN 2625-3615

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Motivation,verhalten, die zur zielgerichteten Werbung genutzt werden können, visuell erfasste Daten, in denen Zeichen erkannt werden sollen, Daten über Kontobewegungen zur Erkennung von Betrugsfällen, Anwendungen im medizinischen Bereich, auditiv erfasste Daten, die zur Spracherkennung genutzt werden, Daten aus dem Gebiet der Astronomie und viele weitere.

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Book 2015Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereic

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978-3-030-98277-5The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerl

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