Predictive Data Mining : A Practical Guide

Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya

ISBN 10: 1558604030 ISBN 13: 9781558604032

Verlag: Elsevier Science & Technology, 1997

Sprache: Englisch

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Beschreibung

Zustand: Sehr gut | Seiten: 244 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher.

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Bibliografische Details

Titel

Predictive Data Mining : A Practical Guide

Verlag

Elsevier Science & Technology

Ver�ffentlichungsdatum

1997

Sprache

Englisch

ISBN-10

1558604030

ISBN-13

9781558604032

Bindung

Softcover

Zustand

Sehr gut

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�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The potential business advantages of data mining are well documented in publications for executives and managers. However, developers implementing major data-mining systems need concrete information about the underlying technical principles―and their practical manifestations―in order to either integrate commercially available tools or write data-mining programs from scratch. This book is the first technical guide to provide a complete, generalized roadmap for developing data-mining applications, together with advice on performing these large-scale, open-ended analyses for real-world data warehouses. Note: If you already own Predictive Data Mining: A Practical Guide, please see ISBN 1-55860-477-4 to order the accompanying software. To order the book/software package, please see ISBN 1-55860-478-2.

�ber die Autorinnen und Autoren

Sholom M. Weiss is a professor of computer science at Rutgers University and the author of dozens of research papers on data mining and knowledge-based systems. He is a fellow of the American Association for Artificial Intelligence, serves on numerous editorial boards of scientific journals, and has consulted widely on the commercial application of advanced data mining techniques. He is the author, with Casimir Kulikowski, of Computer Systems That Learn: Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Nets, Machine Learning, and Expert Systems, which is also available from Morgan Kaufmann Publishers.

Nitin Indurkhya is on the faculty at the Basser Department of Computer Science, University of Sydney, Australia. He has published extensively on Data Mining and Machine Learning and has considerable experience with industrial data-mining applications in Australia, Japan and the USA.

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