ADICIONES A LOS ALGORITMOS DE ARBOLES DE DECISION PARA CLASIFICACION Y MINERIA DE DATOS EN BASES DE DATOSGRANDES Y DISTRIBUIDAS
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...
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Universidad de Costa Rica
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doaj-37e803f71e5e4398892efa9679df1aad2020-11-25T03:07:23ZengUniversidad de Costa RicaIngeniería1409-24412215-26522011-07-017110.15517/ring.v7i1.7683ADICIONES A LOS ALGORITMOS DE ARBOLES DE DECISION PARA CLASIFICACION Y MINERIA DE DATOS EN BASES DE DATOSGRANDES Y DISTRIBUIDASSharma Chakravarthy0University of FloridaEste 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.https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/7683algoritmosextensiones |
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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 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. |
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