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Implementazione di un Query Language per Knowledge Discovery

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Capitolo 1 – Stato dell’arte: KDD 12 1.1.1 Argomenti correlati Per definizione il KDD è un campo interdisciplinare che riunisce ricercatori ed esperti da una grande varietà di campi. I maggiori campi correlati includono statistica, apprendimento automatico, intelligenza artificiale (AI), ragionamento probabilistico, pattern recognition e naturalmente sistemi per la gestione delle informazioni (DBMS) da cui il KDD deriva. Ogni settore elencato gioca un ruolo importante nel DM e in generale nell’intero processo KDD. Ad esempio, il campo della statistica [EP96] offre metodi per effettuare la pulizia di dati, necessaria prima della fase di DM, per individuare eccezioni o dati affetti da errori oppure per stimare valori mancanti. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico forniscono invece validi algoritmi applicabili al clustering e alla classificazione.

Anteprima della Tesi di Andrea Romei

Anteprima della tesi: Implementazione di un Query Language per Knowledge Discovery, Pagina 12

Tesi di Laurea

Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali

Autore: Andrea Romei Contatta »

Composta da 231 pagine.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.