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Data classification : algorithms and applications

Data classification : algorithms and applications (Loan 1 times)

Material type
단행본
Personal Author
Aggarwal, Charu C.
Title Statement
Data classification : algorithms and applications / edited by Charu C. Aggarwal.
Publication, Distribution, etc
Boca Raton :   CRC Press/Taylor & Francis,   c2015.  
Physical Medium
xxvi, 671 p. : ill. ; 27 cm.
Series Statement
Chapman & Hall/CRC data mining and knowledge discovery series ;35
ISBN
9781466586741 (hbk.)
Bibliography, Etc. Note
Includes bibliographical references and index.
Subject Added Entry-Topical Term
File organization (Computer science). Categories (Mathematics). Algorithms.
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 005.741 D232 Accession No. 151325689 Availability Available Due Date Make a Reservation Service C

Contents information

Author Introduction

차루 C. 아가르왈(엮은이)

미국 뉴욕 요크타운 하이츠 소재 IBM T. J. 왓슨 연구센터의 저명 연구원(Distinguished Research Staff Member, DRSM)이다. 그는 1993년에 인도 칸푸르의 인도 공과대학교에서 컴퓨터 과학을 학사로 졸업하고, 1996년 매사추세츠 공과대학(MIT)에서 박사 학위를 받았다. 데이터 마이닝 분야에서 주로 일했으며, 주요 콘퍼런스와 학술지에 350편이 넘는 논문을 발표했고, 80건이 넘는 특허를 가지고 있다. 또한, 데이터 마이닝과 추천 시스템, 이상치 분석에 관한 교과서들을 비롯해 18권의 책을 저술 또는 편집했다. 보유한 특허들의 상업적 가치 덕분에 IBM에서 세 번이나 Master Inventor로 선정되었다. 그는 데이터 스트림에서 생물 테러 위협을 검출하는 문제에 관한 연구로 2003년 IBM Corporate Award를 받았으며, 개인정보 기술에 대한 과학적 기여로 2008년 IBM Outstanding Innovation Award를 받았다. 또한, 자료 스트림/고차원 자료에 관한 연구로 2009년과 2015년에 IBM Outstanding Technical Achievement Award를 받았다. 2014년에는 응축(condensation) 기반 개인정보 보존 데이터 마이닝에 관한 연구로 EDBT 2014 Test of Time Award를 받았다. 그는 또한 2015년 IEEE ICDM Research Contributions Award 수상자인데, 이 상은 데이터 마이닝 분야에 기여한 연구자들에 주는 가장 권위 있는 두 상중 하나이다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

An Introduction to Data Classification Charu C. Aggarwal

Feature Selection for Classification: A Review Jiliang Tang, Salem Alelyani, and Huan Liu

Probabilistic Models for Classification Hongbo Deng, Yizhou Sun, Yi Chang, and Jiawei Han

Decision Trees: Theory and Algorithms Victor E. Lee, Lin Liu, and Ruoming Jin

Rule-Based Classification Xiao-Li Li and Bing Liu

Instance-Based Learning: A Survey Charu C. Aggarwal

Support Vector Machines Po-Wei Wang and Chih-Jen Lin

Neural Networks: A Review Alain Biem

A Survey of Stream Classification Algorithms Charu C. Aggarwal

Big Data Classification Hanghang Tong

Text Classification Charu C. Aggarwal and ChengXiang Zhai

Multimedia Classification Shiyu Chang, Wei Han, Xianming Liu, Ning Xu, Pooya Khorrami, and Thomas S. Huang

Time Series Data Classification Dimitrios Kotsakos and Dimitrios Gunopulos

Discrete Sequence Classification Mohammad Al Hasan

Collective Classification of Network Data Ben London and Lise Getoor

Uncertain Data Classification Reynold Cheng, Yixiang Fang, and Matthias Renz

Rare Class Learning Charu C. Aggarwal

Distance Metric Learning for Data Classification Fei Wang

Ensemble Learning Yaliang Li, Jing Gao, Qi Li, and Wei Fan

Semi-Supervised Learning Kaushik Sinha

Transfer Learning Sinno Jialin Pan

Active Learning: A Survey Charu C. Aggarwal, Xiangnan Kong, Quanquan Gu, Jiawei Han, and Philip S. Yu

Visual Classification Giorgio Maria Di Nunzio

Evaluation of Classification Methods Nele Verbiest, Karel Vermeulen, and Ankur Teredesai

Educational and Software Resources for Data Classification Charu C. Aggarwal

Index


Information Provided By: : Aladin

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