Data mining e Receiver operating characteristic

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Differenza tra Data mining e Receiver operating characteristic

Data mining vs. Receiver operating characteristic

Il data mining è l'insieme delle tecniche e delle metodologie che hanno per oggetto l'estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati (es. database, datawarehouse ecc...), attraverso metodi automatici o semi-automatici e l'utilizzo scientifico, aziendale/industriale o operativo delle stesse. Nella teoria delle decisioni, le curve ROC (Receiver Operating Characteristic, anche note come Relative Operating Characteristic) sono degli schemi grafici per un classificatore binario.

Analogie tra Data mining e Receiver operating characteristic

Data mining e Receiver operating characteristic hanno 1 cosa in comune (in Unionpedia): Apprendimento automatico.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.

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Confronto tra Data mining e Receiver operating characteristic

Data mining ha 43 relazioni, mentre Receiver operating characteristic ha 12. Come hanno in comune 1, l'indice di Jaccard è 1.82% = 1 / (43 + 12).

Riferimenti

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