90 €
Cartouche seule
Diamètre ext:127 mm
Longueur: 115 mm
67. 90 €
Ø (x1) entrée: 70 mm Ø (x2) sorties: 60 mm
Réduction de 70 à 65 mm Système de serrage inclut
Plusieurs diamètres disponibles Epaisseur: 3mm
A partir de 155. Problème D'échappement Bouché - BMW 123d Diesel. 90 €
Ø Disponibles: 50 mm à 76 mm LxLxh: 250 x 220 x 140mm Longueur totale du Corps: 370 mm
A partir de 5. 90 €
En acier Disponible du Ø 53 à 62 mm
Réduction de 76 à 65 mm Système de serrage inclut
A partir de 92. 90 €
Ø Disponibles: 50 mm à 76 mm LxLxh: 450 x 220 x 140mm Longueur totale du Corps: 570 mm
A partir de 4. 90 €
Inox ultra résistant Disponible de Ø 42 à 70 mm
A partir de 6. 90 €
Plusieurs diamètre disponibles
10 à 15 jours
Réduction de 76 à 55 mm Système de serrage inclut
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L'échappement pour votre BMW Série 1 118d 120d 123d E81/E87 M-Sport (2004-2012) ne fait aucun compromis entre confort d'utilisation au quotidien et performance sonore. MILLTEK est l'un des leaders des fabricants des échappements en inox pour tous les véhicules de sport et racing: Audi RS, Mercedes AMG, BMW M, Porsche, Cupra, Volkswagen...
ECHAPPEMENT INOX MILLTEK: SONORITE SPORTIVE
Les lignes d'échappement MILLTEK sont conçues avec les dernières technologies afin de proposer des lignes innovantes et performantes en terme de sonorité. Les échappements MILLTEK vous offrent une superbe sonorité sportive émanant du moteur de votre véhicule BMW Série 1 118d 120d 123d E81/E87 M-Sport (2004-2012). Chaque ligne d'échappement MILLTEK est faite à la demande, elle est parfaitement adaptée à votre véhicule BMW Série 1 118d 120d 123d E81/E87 M-Sport (2004-2012). Ligne echappement bmw 123devis.com. MILLTEK propose des silencieux d'échappement, des catalyseurs sport (downpipe en anglais), des descentes de turbo avec suppression de catalyseurs (catless en anglais) pour tous les véhicules dont les marques AUDI (RS3, S3... ), VOLKSWAGEN (Golf 7 gti, Golf 6 gti... ), MERCEDES (A45 AMG,... ), BMW (M2, M4), PORSCHE (GT4, GT3, 992),...
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Cordialement,
L'équipe
Sandrine P.
le 17/03/2022
Très satisfaite
Yann C.
le 09/03/2022
Très bonne qualité, juste un peu court il a fallu rallonger le tube...
LAURENT B.
le 07/03/2022
Magnifique silencieux avec une belle sonorité
Guillaume D.
le 06/03/2022
Produit de qualité!
Par exemple, en la combinant avec une analyse démographique, vous pouvez découvrir des caractéristiques communes de groupes de personnes qui achètent les mêmes produits ou services. L'exploration de données permet de faire des inférences prédictives des tendances futures basées sur des données passées et actuelles, mais cela ne s'applique qu'aux problèmes dont la précision ne peut pas être basée sur des méthodes statistiques plus traditionnelles. La définition du Data mining peut être un peu ambiguë, mais on peut la simplifier en la distinguant de l'alternative plus directe, qui consiste à analyser un ensemble de données brutes et à créer un extrait. Dans ce cas, l'ensemble de données d'origine n'est pas du tout modifié, il n'y a donc pas de distorsion. Cependant, l'exploration de données implique de prendre un ensemble de données brutes et de trouver des associations entre des modèles connexes au sein de l'ensemble. Ces modèles sont extraits et étudiés afin de révéler les relations latentes entre les variables.
Exploration De Données Méthodes Et Modèles Du Data Mining Technique
(1957-.... )
Vuibert
-
Disponible
- 681. 4 LAR
Niveau 3 - Informatique
Résumé
Mêlant théorie et pratique, cet ouvrage propose une méthodologie expliquant les concepts, les techniques et les outils du data mining. Il présente les principaux algorithmes et fournit des exemples de leur utilisation sur de grands ensembles de données portant sur des cas réels dont de nombreux cas français. Éditeur(s)
Date
2012
Notes
Trad. de: "Data mining methods and models"
Bibliogr. en fin de chapitres. Index
Langues
Français
Description matérielle
1 vol. (XVIII-350 p. ): illustrations, couverture illustrée en couleur; 24 cm
Collections
Série "Bases de données"
Sujet(s)
Veille informationnelle
Systèmes d'aide à la décision
Analyse des données
Exploration de données
ISBN
978-2-311-00741-1
Indice
681. 4
Systèmes d'exploitation
Quatrième de couverture
Révolution de l'ingénierie de la connaissance permettant de découvrir de nouvelles corrélations, tendances et modèles au sein de grands volumes de données, le data mining (exploration ou fouille de données) est un outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle par excellence, grâce à des moteurs de recherche toujours plus puissants.
Exploration De Données Méthodes Et Modèles Du Data Mining Methods
Les techniques de data mining
L'exploration de données via le data mining est très efficace, pour autant qu'elle s'appuie sur une ou plusieurs de ces techniques:
Recherche de motifs (ou de patterns). L'une des techniques les plus fondamentales de l'exploration de données consiste à apprendre à reconnaître des motifs (ou patterns) dans vos jeux de données. Il s'agit généralement de la reconnaissance d'une aberration qui revient à intervalles réguliers, ou d'un flux et reflux d'une certaine variable dans le temps. Par exemple, vous pouvez constater que les ventes d'un certain produit semblent atteindre un pic juste avant les vacances, ou remarquer que la météo plus clémente attire davantage de personnes sur un site Web. La classification. La classification est une technique de data mining plus complexe qui vous oblige à rassembler divers attributs en catégories discernables, que vous pouvez par la suite exploiter pour tirer d'autres conclusions ou remplir une fonction. Par exemple, si vous évaluez des données sur les antécédents financiers et l'historique des achats de clients individuels, vous pouvez les classer suivant des notions de risques de crédit « faibles », « moyens » ou « élevés ».
Exploration De Données Méthodes Et Modèles Du Data Mining For Acquiring
Non seulement des filtres sont possibles (voir ci-dessous), mais aussi des procédures linguistiques pour les procédures de texte ou d'auto-apprentissage (par exemple avec des réseaux de neurones). Filtre: Le filtrage sélectionne et affiche uniquement les objets ayant certaines propriétés, par exemple une variable répond à certains critères tels que "Age <40". Agrégation: Combinaison de données à un niveau d'abstraction supérieur. Par exemple, si vous résumez les achats de tous les clients pour des segments de clientèle individuels ou pour tous les clients. Analyses de dépendance (par exemple analyses de corrélation ou régression): Les dépendances entre deux variables sont calculées, par exemple entre l'âge et le chiffre d'affaires. Les clients plus âgés achètent-ils plus d'un produit spécifique ou plutôt moins? Les connexions trouvées dans les données et les conclusions tirées doivent ensuite être validées par rapport à d'autres données. Pour ce faire, les données existantes sont souvent divisées en deux groupes dès le départ: les données de formation et de test.
Des descriptions de modèles et de tendances sont utilisées pour expliquer ou vérifier les faits. Par exemple: La personne ayant le plus haut degré est la plus susceptible d'occuper le poste. L'estimation Utilisez les données pour créer un modèle qui fournit la valeur de la variable cible ainsi que le « prédicteur ». Exemple: estimation de la pression artérielle des patients hospitalisés en fonction de l'âge, du sexe, de l'indice de masse corporelle et du taux de sodium. La relation entre la pression artérielle et les variables prédictives de l'ensemble d'apprentissage nous fournira un modèle d'estimation. La prédiction La prédiction est similaire à la classification et à l'estimation, sauf que le résultat de la prédiction se situe dans le futur. Un exemple de tâche de prévision appliquée au marketing: prédire le cours de l'action pour les trois prochains mois. La classification Supposons que le décideur souhaite classer les employés par niveau de revenu ou par toute autre caractéristique liée à la personne (comme l'âge, le sexe et la profession).