• Produktbild: Data Mining in Agriculture
  • Produktbild: Data Mining in Agriculture
Band 34

Data Mining in Agriculture

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.02.2012

Abbildungen

XVIII, 274 p. 92 illus.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

274

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

446 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4614-2935-7

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“This book covers several topics in data mining within the context of agriculture. … Every problem at the end of each chapter is provided with solutions … . who are looking for a first step into the field of data mining in agriculture may appreciate this broad nature … . Students interested in a hands-on approach using MATLAB may also find the book useful due to the sample solutions provided.” (R. Wan, Journal of the Operational Research Society, Vol. 61, 2010)

“The book … presents in a comprehensive way most up-to-date data mining techniques and their application to problems from agriculture domain. … Researchers, practitioners and students will find the book very useful … . Researchers will find in the book not only a good reference and a compendium of most important techniques but also an ‘all in one place’ analysis of most important data mining techniques … . Teachers can use the book for data mining subjects in undergraduate and graduate studies … .” (Fatos Xhafa, Journal of Global Optimization, Vol. 48, 2010)

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.02.2012

Abbildungen

XVIII, 274 p. 92 illus.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

274

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

446 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4614-2935-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Data Mining in Agriculture
  • Produktbild: Data Mining in Agriculture
  • to Data Mining.- Statistical Based Approaches.- Clustering by -means.- -Nearest Neighbor Classification.- Artificial Neural Networks.- Support Vector Machines.- Biclustering.- Validation.- Data Mining in a Parallel Environment.- Solutions to Exercises.