Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
Han, Jiawei; Pei, Jian; Kamber, Micheline
Lingua: inglese
Editore: Morgan Kaufmann, 2006
Serie: Libro 39 di 52 - The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
- Rilegato
- Usato
Da: Used Book Company, Egg Harbor Township, NJ, U.S.A.Used Book Company
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- Titolo
- Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
- Autore
- Han, Jiawei; Pei, Jian; Kamber, Micheline
- Editore
- Morgan Kaufmann
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1558609016
- ISBN 13
- 9781558609013
- Edizione
- seconda edizione
- Serie
- Libro 39 di 52: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
Like the first edition, voted the most popular data mining book by KD Nuggets readers, this book explores concepts and techniques for the discovery of patterns hidden in large data sets, focusing on issues relating to their feasibility, usefulness, effectiveness, and scalability. However, since the publication of the first edition, great progress has been made in the development of new data mining methods, systems, and applications. This new edition substantially enhances the first edition, and new chapters have been added to address recent developments on mining complex types of data- including stream data, sequence data, graph structured data, social network data, and multi-relational data.
Whether you are a seasoned professional or a new student of data mining, this book has much to offer you:
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* Complete classroom support for instructors at www.mkp.com/datamining2e companion site.
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Informazioni sull’autore
Jian Pei is currently a Canada Research Chair (Tier 1) in Big Data Science and a Professor in the School of Computing Science at Simon Fraser University. He is also an associate member of the Department of Statistics and Actuarial Science. He is a well-known leading researcher in the general areas of data science, big data, data mining, and database systems. His expertise is on developing effective and efficient data analysis techniques for novel data intensive applications. He is recognized as a Fellow of the Association of Computing Machinery (ACM) for his “contributions to the foundation, methodology and applications of data mining and as a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) for his “contributions to data mining and knowledge discovery. He is the editor-in-chief of the IEEE Transactions of Knowledge and Data Engineering (TKDE), a director of the Special Interest Group on Knowledge Discovery in Data (SIGKDD) of the Association for Computing Machinery (ACM), and a general co-chair or program committee co-chair of many premier conferences.
Micheline Kamber is a researcher with a passion for writing in easy-to-understand terms. She has a master's degree in computer science (specializing in artificial intelligence) from Concordia University, Canada.
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Egg Harbor Township, NJ, U.S.A.
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