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

dc.creator	Chakravarthy, Sharma
dc.date	2011-07-20
dc.date.accessioned	2016-05-03T15:10:33Z
dc.date.available	2016-05-03T15:10:33Z
dc.identifier	http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/7683
dc.identifier	10.15517/ring.v7i1.7683
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10669/24523
dc.description	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.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad de Costa Rica	en-US
dc.rights	Copyright (c) 2014 Revista Ingeniería	en-US
dc.source	Journal of Tropical Engineering; Vol 7, No 1 (1997)	en-US
dc.source	Revista Ingeniería; Vol 7, No 1 (1997)	es-ES
dc.source	Ingeniería; Vol 7, No 1 (1997)	pt-PT
dc.source	2215-2652
dc.source	1409-2441
dc.title	ADICIONES A LOS ALGORITMOS DE ARBOLES DE DECISION PARA CLASIFICACION Y MINERIA DE DATOS EN BASES DE DATOSGRANDES Y DISTRIBUIDAS	es-ES
dc.type	artículo original

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