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Data Mining: Praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen - Brossura

 
9783446215337: Data Mining: Praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Sinossi

Data Mining bedeutet Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten. Dazu sollten Computer in die Lage versetzt werden, Datenbanken automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung.

Dieses Buch führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt - sowohl bewährte als auch innovative, die auf Java basieren.

Aus dem Inhalt:
- Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute
- Ausgabe: Wissensrepräsentation
- Algorithmen: Die grundlegenden Methoden
- Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten
- Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis
- Aufbereitung der Ein- und Ausgabe
- Algorithmen des maschinellen Lernens in Java

Im Internet:
Die Autoren bieten im Internet ein Java Software System für maschinelles Lernen an.

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Dalla quarta di copertina

Data Mining bedeutet Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten. Dazu sollten Computer in die Lage versetzt werden, Datenbanken automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung.

Dieses Buch führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt - sowohl bewährte als auch innovative, die auf Java basieren.

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- Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute
- Ausgabe: Wissensrepräsentation
- Algorithmen: Die grundlegenden Methoden
- Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten
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9780120884070: Data Mining: Practical Machine Learning Tools And Techniques: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition

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ISBN 10:  0120884070 ISBN 13:  9780120884070
Casa editrice: Morgan Kaufmann Pub, 2005
Brossura

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Witten, Ian H.; Eibe, Frank
Editore: Hanser Fachbuch, 2001
ISBN 10: 3446215336 ISBN 13: 9783446215337
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Witten Ian, H. und Eibe Frank,
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406 Seiten Ehemaliges Bibliotheksexmplar mit Stempel und Signatur in gutem Zustand.Text Sauber. 9783446215337 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 757. Codice articolo 1392342

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Condizione: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 386 | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher. Codice articolo 9972/203

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Editore: München ; Wien : Hanser, 2001
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Broschiert; Condizione: Gut. XIX, 386 Seiten; Das hier angebotene Buch stammt aus einer teilaufgelösten wissenschaftlichen Bibliothek und trägt die entsprechenden Kennzeichnungen (Rückenschild, Instituts-Stempel.); Schnitt und Einband leicht staubschmutzig; Kanten bestossen, Frontdeckel und Seitenränder teils geknickt; insgesamt akzeptabler Gebrauchtzustand; Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 750. Codice articolo 1560367

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Editore: Hanser Fachbuch, 2001
ISBN 10: 3446215336 ISBN 13: 9783446215337
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