Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1179
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DCΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorOugiaroglou, Stefanos-
dc.contributor.authorEvangelidis, Georgios-
dc.date.accessioned2022-08-26T09:39:55Z-
dc.date.available2022-08-26T09:39:55Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier10.1007/978-3-662-44845-8_36en_US
dc.identifier.isbn978-3-662-44844-1en_US
dc.identifier.isbn978-3-662-44845-8en_US
dc.identifier.issn0302-9743en_US
dc.identifier.issn1611-3349en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-44845-8_36en_US
dc.identifier.urihttps://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1179-
dc.description.abstractData reduction is a common preprocessing task in the context of the k nearest neighbour classification. This paper presents WebDR, a web-based application where several data reduction techniques have been integrated and can be executed on-line. WebDR allows the performance evaluation of the classification process through a web interface. Therefore, it can be used by the academia for educational and experimental purposes.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Computer Scienceen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciencesen_US
dc.subject.otherk-NN classificationen_US
dc.subject.otherData Reductionen_US
dc.subject.otherWeb-based applicationen_US
dc.titleWebDR: A Web Workbench for Data Reductionen_US
dc.typeConference Paperen_US
dc.contributor.departmentΤμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικήςen_US
local.identifier.volume8726en_US
local.identifier.firstpage464en_US
local.identifier.lastpage467en_US
local.identifier.volumetitleMachine Learning and Knowledge Discovery in Databasesen_US
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
2014_ECML_PKDD_openaccess_978-3-662-44845-8_36.pdf128,67 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons