Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall
Lingua: inglese
Editore: Morgan Kaufmann 06/01/2011, 2011
Serie: Libro 20 di 22 - The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
- Brossura
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Da: Bahamut Media, Reading, Regno UnitoBahamut Media
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Codice articolo 6545-9780123748560
- Titolo
- Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
- Autore
- Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall
- Editore
- Morgan Kaufmann 06/01/2011
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0123748569
- ISBN 13
- 9780123748560
- Edizione
- terza edizione
- Serie
- Libro 20 di 22: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts as well as practical advice on applying machine learning tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated third edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning will teach you everything you need to know about preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, and the algorithmic methods at the heart of successful data mining.
Thorough updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including new material on Data Transformations, Ensemble Learning, Massive Data Sets, Multi-instance Learning, plus a new version of the popular Weka machine learning software developed by the authors. Witten, Frank, and Hall include both tried-and-true techniques of today as well as methods at the leading edge of contemporary research.
The book is targeted at information systems practitioners, programmers, consultants, developers, information technology managers, specification writers, data analysts, data modelers, database R&D professionals, data warehouse engineers, data mining professionals. The book will also be useful for professors and students of upper-level undergraduate and graduate-level data mining and machine learning courses who want to incorporate data mining as part of their data management knowledge base and expertise.
- Provides a thorough grounding in machine learning concepts as well as practical advice on applying the tools and techniques to your data mining projects
- Offers concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods
- Includes downloadable Weka software toolkit, a collection of machine learning algorithms for data mining tasksin an updated, interactive interface. Algorithms in toolkit cover: data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, visualization
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Informazioni sull’autore
Eibe Frank, Senior Lecturer at the University of Waikato in New Zealand and member of the Editorial Board of the Machine Learning Journal and the Journal of Artificial Intelligence Research.
Mark A. Hall, Honorary Research Associate, Department of Computer Science at the University of Waikato in New
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