Data Mining: Practical Machine Learning Tools And Techniques
Lingua: inglese
Editore: Morgan Kaufmann Pub, San Francisco, 2005
Serie: Libro 16 di 22 - The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
- Brossura
- Usato
Da: The Book House, Inc. - St. Louis, St. Louis, MO, U.S.A.The Book House, Inc. - St. Louis
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Very good paperback. 525 pages.
Codice articolo 140421-B28
- Titolo
- Data Mining: Practical Machine Learning Tools And Techniques
- Autore
- Witten, Ian H.;Frank, Eibe
- Editore
- Morgan Kaufmann Pub, San Francisco
- Anno di pubblicazione
- 2005
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Paper Back
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0120884070
- ISBN 13
- 9780120884070
- Edizione
- seconda edizione
- Serie
- Libro 16 di 22: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
- Cataloghi dei venditori
- Science, Technology, Mathematics, Engineering
The book is a major revision of the first edition that appeared in 1999. While the basic core remains the same, it has been updated to reflect the changes that have taken place over five years, and now has nearly double the references. The highlights for the new edition include thirty new technique sections; an enhanced Weka machine learning workbench, which now features an interactive interface; comprehensive information on neural networks; a new section on Bayesian networks; plus much more.
* Algorithmic methods at the heart of successful data mining-including tried and true techniques as well as leading edge methods
* Performance improvement techniques that work by transforming the input or output
* Downloadable Weka, a collection of machine learning algorithms for data mining tasks, including tools for data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, and visualization-in a new, interactive interface
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Informazioni sull’autore
Eibe Frank lives in New Zealand with his Samoan spouse and two lovely boys, but originally hails from Germany, where he received his first degree in computer science from the University of Karlsruhe. He moved to New Zealand to pursue his Ph.D. in machine learning under the supervision of Ian H. Witten and joined the Department of Computer Science at the University of Waikato as a lecturer on completion of his studies. He is now a professor at the same institution. As an early adopter of the Java programming language, he laid the groundwork for the Weka software described in this book. He has contributed a number of publications on machine learning and data mining to the literature and has refereed for many conferences and journals in these areas.
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