Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
Ian H. Witten (Computer Science Department, University of Waikato, New Zealand)
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, United States, San Francisco, 1999
- Softcover
- Gebraucht
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes KönigreichWorldofBooks
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This book 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. Inside, you'll learn all you need to know about preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, and the algorithmic methods at the heart of successful data miningincluding both tried-and-true techniques of the past and Java-based methods at the leading edge of contemporary research. If you're involved at any level in the work of extracting usable knowledge from large collections of data, this clearly written and effectively illustrated book will prove an invaluable resource. Complementing the authors' instruction is a fully functional platform-independent Java software system for machine learning, available for download. Apply it to the sample data sets provided to refine your data mining skills, apply it to your own data to discern meaningful patterns and generate valuable insights, adapt it for your specialized data mining applications, or use it to develop your own machine learning schemes. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.…
Bestandsnummer des Verkäufers GOR002528877
- Titel
- Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
- Autor
- Ian H. Witten (Computer Science Department, University of Waikato, New Zealand)
- Verlag
- Elsevier Science & Technology, United States, San Francisco
- Veröffentlichungsjahr
- 1999
- Zustand
- Very Good
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1558605525
- ISBN-13
- 9781558605527
- Artikelgewicht
- 699 Gramm
- Abmessungen
- 187.96 x 20.07
This book 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. Inside, you'll learn all you need to know about preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, and the algorithmic methods at the heart of successful data mining―including both tried-and-true techniques of the past and Java-based methods at the leading edge of contemporary research. If you're involved at any level in the work of extracting usable knowledge from large collections of data, this clearly written and effectively illustrated book will prove an invaluable resource.
Complementing the authors' instruction is a fully functional platform-independent Java software system for machine learning, available for download. Apply it to the sample data sets provided to refine your data mining skills, apply it to your own data to discern meaningful patterns and generate valuable insights, adapt it for your specialized data mining applications, or use it to develop your own machine learning schemes.
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Über die Autorin bzw. den Autor
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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