Popis a srovnání prediktivních Data Miningových algoritmů SQL Serveru 2008 R2 ? sumarizace odborných poznatků

Kód výsledku v 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>

Výsledek na webu

<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

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Popis a srovnání prediktivních Data Miningových algoritmů SQL Serveru 2008 R2 ? sumarizace odborných poznatků

Popis výsledku v původním jazyce

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.

Název v anglickém jazyce

Description and comparison of predictive data mining algorithms, SQL Server 2008 R2 - summarization of expertise

Popis výsledku anglicky

This paper deals with the description and comparison of successful prediction and robustness of data mining algorithms implemented in SQL Server 2008 R2. This study contains a summary of expertise gained in the study of predictive algorithms and during verification of their functionality. The work is based on the findings published in the MCTS Self-Paced Training Kit (Exam 70-448): Microsoft ? SQL Server ? 2008 - Business Intelligence Development and Maintenance and deals with the Microsoft Decision Trees Algorithm, Microsoft Naive Bayes Algorithm, Microsoft and Microsoft Clustering Algorithm Neural Network Algorithm. The main aim of this work was to verify published results and offer a comprehensive view of the prediction principles.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů