Data Mining via Mathematical Programming and Machine Learning

نویسنده

  • David R. Musicant
چکیده

i Acknowledgements iii

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

ارائه یک مدل بهینه‌سازی ریاضی چند‌هدفه برای طبقه‌بندی

In this paper we investigate the issues of data classification (as one of the branches of data mining science) in form of multi-objective mathematical programming model. The model that we present and investigate is a MODM problem. First time, based on support vector machine (SVM) idea (To maximize the margin of two groups), a multi-criteria mathematical programming model was proposed for data m...

متن کامل

Enhancing Learning from Imbalanced Classes via Data Preprocessing: A Data-Driven Application in Metabolomics Data Mining

This paper presents a data mining application in metabolomics. It aims at building an enhanced machine learning classifier that can be used for diagnosing cachexia syndrome and identifying its involved biomarkers. To achieve this goal, a data-driven analysis is carried out using a public dataset consisting of 1H-NMR metabolite profile. This dataset suffers from the problem of imbalanced classes...

متن کامل

Distributed Linear Programming for Weblog Data using Mining Techniques in Distributed Environment

Distributed learning discusses different strategies in which learners can communicate with each other. The different strategies are data analysis, predicting future learner in an efficient way to access the learning methods. In this paper the distributed learning has proposed an optimized solution for the fore coming learners. The idea of distributed learning is to analyse the weblog data trave...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

عنوان ژورنال:

دوره   شماره 

صفحات  -

تاریخ انتشار 2000