Outlier Detection in Categorical Data
Les ensembles de données sont caractérisés par les propriétés de la majorité des objets de données qu'ils contiennent. Il existe.
Quelques objets de données dont les caractéristiques ne sont pas similaires aux caractéristiques générales des objets de données d'un ensemble de données.
Les objets de données d'un ensemble de données. Ces objets de données peuvent contenir des informations précieuses et sont appelés.
Valeurs aberrantes. La détection des valeurs aberrantes est un concept important dans l'exploration des données en raison de son.
La détection des valeurs aberrantes est un concept important du data mining en raison de son application dans un large éventail de domaines. La détection des valeurs aberrantes fait référence au problème de la recherche de valeurs cachées.
Observations contenant des informations vitales et dont les propriétés ne sont pas similaires à celles de l'ensemble des données.
La détection des valeurs aberrantes n'était pas un sujet de recherche intéressant. La détection des valeurs aberrantes n'était pas un domaine de recherche intéressant.
Jusqu'à la dernière décennie. Ces dernières années, la détection des valeurs aberrantes a été étudiée par un certain nombre de.
Chercheurs en raison de son importance dans un large éventail de domaines d'application et de différentes techniques.
Différentes techniques ont été développées pour détecter les valeurs aberrantes dans divers domaines. Les valeurs aberrantes sont également appelées anomalies.
La littérature. Selon les domaines d'application et le contexte, elles sont également appelées.
Exceptions, erreurs, observations discordantes, bruits, défauts, aberrations,.
Nouveautés, particularités ou contaminants. Auparavant, la détection des valeurs aberrantes était un sujet de recherche dans.
Les statistiques. De nos jours, il s'agit d'un domaine de recherche dans de nombreuses branches de la science, y compris l'exploration de données et l'apprentissage automatique.
l'exploration de données et l'apprentissage automatique.
© Book1 Group - tous droits réservés.
Le contenu de ce site ne peut être copié ou utilisé, en tout ou en partie, sans l'autorisation écrite du propriétaire.
Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)