Rashid | Enhancing Software Fault Prediction With Machine Learning | Buch | 978-1-5225-3185-2 | sack.de

Buch, Englisch, 156 Seiten, Hardback, Format (B × H): 183 mm x 260 mm, Gewicht: 487 g

Reihe: Advances in Systems Analysis, Software Engineering, and High Performance Computing

Rashid

Enhancing Software Fault Prediction With Machine Learning

Emerging Research and Opportunities
Erscheinungsjahr 2017
ISBN: 978-1-5225-3185-2
Verlag: Engineering Science Reference

Emerging Research and Opportunities

Buch, Englisch, 156 Seiten, Hardback, Format (B × H): 183 mm x 260 mm, Gewicht: 487 g

Reihe: Advances in Systems Analysis, Software Engineering, and High Performance Computing

ISBN: 978-1-5225-3185-2
Verlag: Engineering Science Reference


Software development and design is an intricate and complex process that requires a multitude of steps to ultimately create a quality product. One crucial aspect of this process is minimizing potential errors through software fault prediction.

Enhancing Software Fault Prediction With Machine Learning: Emerging Research and Opportunities is an innovative source of material on the latest advances and strategies for software quality prediction. Including a range of pivotal topics such as case-based reasoning, rate of improvement, and expert systems, this book is an ideal reference source for engineers, researchers, academics, students, professionals, and practitioners interested in novel developments in software design and analysis.

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Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Ekbal Rashid, Aurora's Technological and Research Institute, India.



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