Data Mining.
Sprache: Deutsch
Verlag: Hanser Fachbuch, 2001
Serie: Buch 16 von 22 - The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
- Softcover
- Gebraucht

Anbieter: medimops, Berlin, Deutschlandmedimops
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 10. Mai 2010
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Bestandsnummer des Verkäufers M03446215336-G
- Titel
- Data Mining.
- Autor
- Witten, Ian H.,Frank, Eibe
- Verlag
- Hanser Fachbuch
- Veröffentlichungsjahr
- 2001
- Zustand
- good
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Deutsch
- ISBN-10
- 3446215336
- ISBN-13
- 9783446215337
- Serie
- Buch 16 von 22: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
Dieses Buch führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt - sowohl bewährte als auch innovative, die auf Java basieren.
Aus dem Inhalt:
- Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute
- Ausgabe: Wissensrepräsentation
- Algorithmen: Die grundlegenden Methoden
- Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten
- Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis
- Aufbereitung der Ein- und Ausgabe
- Algorithmen des maschinellen Lernens in Java
Im Internet:
Die Autoren bieten im Internet ein Java Software System für maschinelles Lernen an.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Von der hinteren Coverseite
Dieses Buch führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt - sowohl bewährte als auch innovative, die auf Java basieren.
Aus dem Inhalt:
- Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute
- Ausgabe: Wissensrepräsentation
- Algorithmen: Die grundlegenden Methoden
- Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten
- Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis
- Aufbereitung der Ein- und Ausgabe
- Algorithmen des maschinellen Lernens in Java
Im Internet:
Die Autoren bieten im Internet ein Java Software System für maschinelles Lernen an.
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