9789814590075 - data mining with decision trees: theory and applications: 81 di rokach, lior; maimon, oded (13 risultati)
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Editore: World Scientific Pub Co Inc, 2014
Serie: Libro 1 di 9 - Machine Perception and Artificial Intelligence
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. InhaltsverzeichnisIntroduction to Decision Trees Growing Decision Trees Evaluation of Classification Trees Splitting Criteria Pruning Trees Advanced Decision Trees Decision Forests Incremental Learning of Decision Tr…ees Feature S.
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Buch. Condizione: Neu. DATA MINING DECISI TREE (2ND ED) | Rokach Lior | Buch | Gebunden | Englisch | 2014 | World Scientific | EAN 9789814590075 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Buch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Decision trees have become one of the most powerful and popular approaches in knowledge discovery and data mining; it is the science of exploring large and complex bodies of data in order to discover useful patterns. Decision tree learning con…tinues to evolve over time. Existing methods are constantly being improved and new methods introduced.This 2nd Edition is dedicated entirely to the field of decision trees in data mining; to cover all aspects of this important technique, as well as improved or new methods and techniques developed after the publication of our first edition. In this new edition, all chapters have been revised and new topics brought in. New topics include Cost-Sensitive Active Learning, Learning with Uncertain and Imbalanced Data, Using Decision Trees beyond Classification Tasks, Privacy Preserving Decision Tree Learning, Lessons Learned from Comparative Studies, and Learning Decision Trees for Big Data. A walk-through guide to existing open-source data mining software is also included in this edition.This book invites readers to explore the many benefits in data mining that decision trees offer:Self-explanatory and easy to follow when compactedAble to handle a variety of input data: nominal, numeric and textualScales well to big dataAble to process datasets that may have errors or missing valuesHigh predictive performance for a relatively small computational effortAvailable in many open source data mining packages over a variety of platformsUseful for various tasks, such as classification, regression, clustering and feature selection.
