Introduction to Data Mining, Second Edition, is intended for use in the Data Mining course. Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the.

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Bibliografische Details

Titel: Introduction to Data Mining
Verlag: Pearson
Ver�ffentlichungsdatum: 2017
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0133128903
ISBN-13: 9780133128901
Bindung: Hardcover
Ausgabe: 2. Auflage
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Introducing the fundamental concepts and algorithms of data mining

Introduction to Data Mining, 2nd Edition, gives a comprehensive overview of the background and general themes of data mining and is designed to be useful to students, instructors, researchers, and professionals. Presented in a clear and accessible way, the book outlines fundamental concepts and algorithms for each topic, thus providing the reader with the necessary background for the application of data mining to real problems. The text helps readers understand the nuances of the subject, and includes important sections on classification, association analysis, and cluster analysis. This edition improves on the first iteration of the book, published over a decade ago, by addressing the significant changes in the industry as a result of advanced technology and data growth.

�ber die Autorin bzw. den Autor

About our authors

Dr Pang-Ning Tan is a Professor in the Department of Computer Science and Engineering at Michigan State University. He received his MS degree in Physics and PhD degree in Computer Science from University of Minnesota. His research interests focus on the development of novel data mining algorithms for a broad range of applications, including climate and ecological sciences, cybersecurity and network analysis. He has published more than 130 technical papers in the area of data mining, including top conferences and journals such as KDD, ICDM, SDM, CIKM and TKDE.

Dr. Michael Steinbach is a research scientist in the Department of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota, from which he earned a BS degree in Mathematics, an MS degree in Statistics, and MS and PhD degrees in Computer Science. His research interests are in the areas of data mining, machine learning and statistical learning and its applications to fields such as climate, biology and medicine. This research has resulted in more than 100 papers published in the proceedings of major data mining conferences or computer science or domain journals. Previous to his academic career, he held a variety of software engineering, analysis and design positions in industry at Silicon Biology, Racotek and NCR.

Dr. Anuj Karpatne is a Post-Doctoral Associate in the Department of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota. He received his M.Tech in Mathematics and Computing from the Indian Institute of Technology Delhi, and a PhD in Computer Science at the University of Minnesota under the guidance of Professor Vipin Kumar. His research interests lie in the development of data mining and machine learning algorithms for solving scientific and socially relevant problems in varied disciplines such as climate science, hydrology and healthcare. His research has been published in top-tier journals and conferences such as SDM, ICDM, KDD, NIPS, TKDE and ACM Computing Surveys.

Dr. Vipin Kumar is a Regents Professor at the University of Minnesota, where he holds the William Norris Endowed Chair in the Department of Computer Science and Engineering. His research interests include data mining, high-performance computing and their applications in Climate/Ecosystems and health care. Kumar’s foundational research been honored by the ACM SIGKDD 2012 Innovation Award, which is the highest award for technical excellence in the field of Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) and the 2016 IEEE Computer Society Sidney Fernbach Award, one of IEEE Computer Society’s highest awards in high performance computing.

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Alternative Streitbeilegung:
Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

Preise und Zahlungsmodalit�ten

5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angef�hrten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschlie�lich aller anfallenden Steuern.

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5.3. Die Ihnen zur Verf�gung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.

5.4. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsanspr�che aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung f�llig.

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