Adaptive Computation and Machine Learnin Principles of Data Mining, (Hardcover)
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Nº de artículo: 265859243

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NIO 2013

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  • The first truly interdisciplinary text on data mining, blending the contributions of information science, computer science, and statistics.The growing interest in data mining is motivated by a common problem across disciplines: how does one store, access, model, and ultimately describe and understand very large data sets? Historically, different aspects of data mining have been addressed independently by different disciplines. This is the first truly interdisciplinary text on data mining, blending the contributions of information science, computer science, and statistics.The book consists of three sections. The first, foundations, provides a tutorial overview of the principles underlying data mining algorithms and their application. The presentation emphasizes intuition rather than rigor. The second section, data mining algorithms, shows how algorithms are constructed to solve specific problems in a principled manner. The algorithms covered include trees and rules for classification and regression, association rules, belief networks, classical statistical models, nonlinear models such as neural networks, and local memory-based models. The third section shows how all of the preceding analysis fits together when applied to real-world data mining problems. Topics include the role of metadata, how to handle missing data, and data preprocessing.
Book formatHardcover
Fiction/nonfictionNon-Fiction
GenreComputing & Internet
Publication dateAugust, 2001
Pages578
Reading levelGrade 12
SubgenreData Science
Series titleAdaptive Computation and Machine Learning
Edition1
PublisherMIT Press
Original languagesEnglish
LanguageEnglish
Is collectibleN
EditorFrancis Bach
Binding typeCase Binding
Retail packagingSingle Piece
Assembled product height9.33 in
Assembled product weight2.66 lb (1.21 kg)
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DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO

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David J Hand All Books Editorial Review

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