Добро пожаловать в клуб

Показать / Спрятать  Домой  Новости Статьи Файлы Форум Web ссылки F.A.Q. Логобург    Показать / Спрятать

       
Поиск   
Главное меню
ДомойНовостиСтатьиПостановка звуковФайлыКнижный мирФорумСловарьРассылкаКаталог ссылокРейтинг пользователейЧаВо(FAQ)КонкурсWeb магазинКарта сайта

Поздравляем!
Поздравляем нового Логобуржца Лен-усь со вступлением в клуб!

Реклама

На сайте снова проблемы - решаем - ждите.
Не работает АВТОРИЗАЦИЯ - вход для пользователей не возможен.
Скорее всего, проблемы решить можно только переездом на другой сервер, другой компании.
А такой переезд возможен только в следующем месяце.
Пока других решений не вижу.
Извиняюсь за неудобства.

Ваш администратор.

КНИЖНЫЙ МИР

Privacy Preserving Data Mining using Optimization Methods   Sridhar Mandapati

Privacy Preserving Data Mining using Optimization Methods

128 страниц. 2014 год.
LAP Lambert Academic Publishing
PPDM using optimization methods brings you up-to-date with various PPDM Algorithms, Randomization Method, Group Based Anonymization, Distributed Privacy-Preserving Data Mining and k-Anonymous Data Mining discussed. The performance of classification accuracy and the computational time of various data mining algorithms with and without anonymized datasets and also model ranking algorithms are discussed. This book explores the possibility of using fuzzy logic for anonymization of data. The anonymization achieved is evaluated for classification accuracy using data mining algorithms. The state-of-the-art methods for privacy-preserving evolutionary algorithms (EAs) are discussed. A Hybrid Evolutionary Algorithm using Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are discussed.
 
- Генерация страницы: 0.03 секунд -