Apprentissage supervisé de données symboliques et l'adaptation aux données massives et distribuées

Apprentissage supervisé de données symboliques et l'adaptation aux données massives et distribuées

Cette thèse a pour but l'enrichissement des méthodes supervisées d'analyse de données symboliques et l'extension de ce domaine aux données volumineuses, dites "Big Data". Nous proposons à cette fin une méthode supervisée nommée HistSyr. HistSyr convertit automatiquement les...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Haddad, Raja
Other Authors: Paris Sciences et Lettres
Language:fr
Published: 2016
Subjects:
Analyse de Données Symboliques (ADS)
Histogrammes
Arbres de décision symboliques
Big Data
Map/Reduce
Hadoop
Amazon Web Services
Symbolic Data Analysis (SDA)
Histograms
Symbolic decision trees
005.7
Online Access:http://www.theses.fr/2016PSLED028/document

Internet

http://www.theses.fr/2016PSLED028/document

Similar Items