Description and comparison of predictive data mining algorithms, SQL Server 2008 R2 - summarization of expertise
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F12%3A43868939" target="_blank" >RIV/70883521:28140/12:43868939 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="http://trilobit.fai.utb.cz/popis-a-srovnani-prediktivnich-data-miningovych-algoritmu-sql-serveru-2008-r2-sumarizace-odbornych-poznatku" target="_blank" >http://trilobit.fai.utb.cz/popis-a-srovnani-prediktivnich-data-miningovych-algoritmu-sql-serveru-2008-r2-sumarizace-odbornych-poznatku</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Popis a srovnání prediktivních Data Miningových algoritmů SQL Serveru 2008 R2 ? sumarizace odborných poznatků
Original language description
Příspěvek se zabývá popisem a srovnáním úspěšnosti predikce a robustnosti Data Miningových algoritmů implementovaných vSQL Serveru 2008 R2. Tato práce obsahuje sumarizaci odborných poznatků získaných při studiu prediktivních algoritmů a ověření jejich funkčnosti. Práce vychází zpoznatků publikovaných v MCTS Self-Paced Training Kit (Exam 70-448): Microsoft? SQL Server? 2008 - Business Intelligence Development and Maintenance a zabývá se Microsoft Decision Trees Algorithm, Microsoft Naive Bayes Algorithm,Microsoft Clustering Algorithm a Microsoft Neural Network Algorithm. Cílem práce bylo ověřit publikované výsledky a nabídnout ucelený pohled na principy predikce.
Czech name
Popis a srovnání prediktivních Data Miningových algoritmů SQL Serveru 2008 R2 ? sumarizace odborných poznatků
Czech description
Příspěvek se zabývá popisem a srovnáním úspěšnosti predikce a robustnosti Data Miningových algoritmů implementovaných vSQL Serveru 2008 R2. Tato práce obsahuje sumarizaci odborných poznatků získaných při studiu prediktivních algoritmů a ověření jejich funkčnosti. Práce vychází zpoznatků publikovaných v MCTS Self-Paced Training Kit (Exam 70-448): Microsoft? SQL Server? 2008 - Business Intelligence Development and Maintenance a zabývá se Microsoft Decision Trees Algorithm, Microsoft Naive Bayes Algorithm,Microsoft Clustering Algorithm a Microsoft Neural Network Algorithm. Cílem práce bylo ověřit publikované výsledky a nabídnout ucelený pohled na principy predikce.
Classification
Type
O - Miscellaneous
CEP classification
IN - Informatics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
—
Continuities
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Others
Publication year
2012
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů