<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="http://blogs.technet.com/utility/FeedStylesheets/rss.xsl" media="screen"?><rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/" xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"><channel><title>Artykuł: Data Mining – podstawy analizy danych, cz. II</title><link>http://blogs.technet.com/plitpromicrosoftcom/archive/2007/04/17/artyku-data-mining-podstawy-analizy-danych-cz-ii.aspx</link><description>W części pierwszej artykułu dokonaliśmy procesu analizy danych treningowych w oparciu o algorytm drzewa decyzyjnego. Proces analizy danych treningowych może być realizowany przez różne algorytmy. W takim razie możemy sobie zadawać pytanie: czy analiza</description><dc:language>en</dc:language><generator>CommunityServer 2.1 SP1 (Build: 61025.2)</generator></channel></rss>