Gholamreza Nakhaeizadeh und Aspekte Und Anwendungen - Info zur Person

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Data Mining. Theoretische Aspekte und Anwendungen (Beiträge zur Wirtschaftsinformatik Bd. 27)

von Gholamreza Nakhaeizadeh, Physica-Verlag HeidelbergTaschenbuch

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Data Mining: Theoretische Aspekte Und Anwendungen. Gholamreza Nakhaeizadeh. Published by Physica (1998). ISBN 10: ISBN 13: New ... Data Mining: Theoretische Aspekte Und Anwendungen. Gholamreza Nakhaeizadeh. Published by Physica (1998). ISBN 10: ISBN 13: New ...

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Theoretische Aspekte und Anwendungen Gholamreza Nakhaeizadeh. Inhaltsverzeichnis Gholamreza Nakhaeizadeh / Thomas Reinartz / Rüdiger Wirth Wissensentdeckung ...

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Data mining : theoretische Aspekte und Anwendungen ; mit 57 Tabelllen. Beiträge zur Wirtschaftsinformatik ; Bd. 27 von Nakhaeizadeh, Gholamreza: und eine große...

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By Gholamreza Nakhaeizadeh. ISBN-10: X. ISBN-13: ISBN-10: ISBN-13:

TU Dortmund -- Computer Science VIII

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In Gholamreza Nakhaeizadeh (editors), Data Mining, theoretische Aspekte und Anwendungen, pages , Physica Verlag, Joachims/98a: Joachims, Thorsten. Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features ...

Fachbibliothek für Wirtschaftswissenschaften CAU Kiel -- Results /...

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[1.] Buch Data mining : theoretische Aspekte und Anwendungen ; mit 57 Tabellen / Gholamreza Nakhaeizadeh (Hrsg.) (1998) Signatur: B [2.] Buch ...

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Gholamreza Nakhaeizadeh. Titel der Buchreihe: Beiträge zur Wirtschaftsinformatik; Buchreihen Band: 27; Copyright: 1998; Verlag: Physica-Verlag Heidelberg ...

Wikipedia: Produktsummenmatrix – Wikipedia

In der Statistik bezeichnet man als Produktsummenmatrix oder auch Momentenmatrix eine Winfried Schröder: Data Mining: Theoretische Aspekte und Anwendungen, S. 136; ↑ Gholamreza Nakhaeizadeh: Neuere statistische Verfahren und ...

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In: Gholamreza Nakhaeizadeh (ed.) Data Mining: Theoretische Aspekte und Anwendungen, Physica-Verlag, Heidelberg, Germany mldmd_96.pdf (247 kb) mldmd_96.ps.gz (195 kb) (in German, 22 pages) Probabilistic and Possibilistic Networks and How to Learn Them from Data Christian Borgelt and Rudolf Kruse