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dc.creatorArgüello Venegas, José Ronald
dc.date2011-07-21
dc.date.accessioned2016-05-03T15:10:18Z
dc.date.available2016-05-03T15:10:18Z
dc.identifierhttp://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/7669
dc.identifier10.15517/ring.v6i2.7669
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/24493
dc.descriptionLa mineria de datos o el proceso de extraccion de conocimiento almacenado en bases de datos requiere de herramientas adecuadas que permitan procesar, eficientemente grandes cantidades de datos. Este articulo expone por que la evaluacion de estas herramientas no se hace usualmente con datos reales y muestra varios proyectos de extraccion inductiva de arboles de decision llevados a cabo con datos artificiales o sinteticos, cuyo comportamiento es similar a los datos naturales. Ademas, introduce el tema de generacion de grandes bases de datos artificiales usando una version modificada del programa DGP/2 de P. Benedictes-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Costa Ricaen-US
dc.rightsCopyright (c) 2014 Revista Ingenieríaen-US
dc.sourceJournal of Tropical Engineering; Vol 6, No 2 (1996)en-US
dc.sourceRevista Ingeniería; Vol 6, No 2 (1996)es-ES
dc.sourceIngeniería; Vol 6, No 2 (1996)pt-PT
dc.source2215-2652
dc.source1409-2441
dc.titleGENERACIÓN DE GRANDES BASES DE DATOS ARTIFICIALES PARA EVALUACIÓN DE HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOSes-ES
dc.typeartículo original


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