ADICIONES A LOS ALGORITMOS DE ARBOLES DE DECISION PARA CLASIFICACION Y MINERIA DE DATOS EN BASES DE DATOSGRANDES Y DISTRIBUIDAS

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Este articulo describe algoritmos clásicos y eficientes para construir árboles de decisión para muestras de datos, ya sea directamente o incrementalmente, y como mejorarlos con extensiones algoritmicas para hacerlos escalables y útiles para su aplicación en conjuntos grandes de datos. Así, nos hacem...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Chakravarthy, Sharma
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica 2011
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/7683
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spelling INGE76832021-05-30T15:29:11Z ADICIONES A LOS ALGORITMOS DE ARBOLES DE DECISION PARA CLASIFICACION Y MINERIA DE DATOS EN BASES DE DATOSGRANDES Y DISTRIBUIDAS Chakravarthy, Sharma algoritmos extensiones Este articulo describe algoritmos clásicos y eficientes para construir árboles de decisión para muestras de datos, ya sea directamente o incrementalmente, y como mejorarlos con extensiones algoritmicas para hacerlos escalables y útiles para su aplicación en conjuntos grandes de datos. Así, nos hacemos útiles para minería de datos en grandes bases de datos. Primero, mostramos los algoritmos básicos y sus problemas principales. Despúes, presentamos nuevas modificaciones que los hacen adecuados para grandes conjuntos de datos. Segundo, mostramos algoritmos distribuidos para tratar con grandes y distribuidas bases de datos. Universidad de Costa Rica 2011-07-20 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article Artículo application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/7683 10.15517/ri.v7i1.7683 Ingeniería; Vol. 7 No. 1 (1997); 21-35 Ingeniería; Vol. 7 Núm. 1 (1997); 21-35 Ingeniería; Vol. 7 N.º 1 (1997); 21-35 2215-2652 1409-2441 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/7683/7347 Derechos de autor 2014 Revista Ingeniería
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