Principles of Data Mining

David Hand,Heikki Mannila,Padhraic Smyth

Verlag: PHI Learning, 2009
ISBN 10: 8120324579 / ISBN 13: 9788120324572
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Beschreibung:

The rapid growth and integration of databases provides scientists, engineers, and business people with a vast new resource that can be analyzed to make scientific discoveries, optimize industrial systems, and uncover financially valuable patterns. To undertake these large data mining projects, researchers and practitioners have adopted established algorithms from statistics, machine learning, neural networks, and databases and have also developed new methods targeted at large data mining problems. Principles of Data Mining with its unique blend of inputs from information science, computer science, and statistics provides practitioners and students with an introduction to the wide range of algorithms and methodologies in this exciting area. CONTENTS: List of Tables List of Figures Series Foreword Preface 1. Introduction 2. Measurement and Data 3. Visualizing and Exploring Data 4. Data Analysis and Uncertainty 5. A Systematic Overview of Data Mining Algorithms 6. Models and Patterns 7. Score Functions for Data Mining Algorithms 8. Search and Optimization Methods 9. Descriptive Modeling 10. Predictive Modeling for Classification 11. Predictive Modeling for Regression 12. Data Organization and Databases 13. Finding Patterns and Rules 14. Retrieval by Content Appendix: Random Variables References Index Printed Pages: 580. Buchnummer des Verkäufers 11824

Über diesen Titel:

Inhaltsangabe: The rapid growth and integration of databases provides scientists, engineers, and business people with a vast new resource that can be analyzed to make scientific discoveries, optimize industrial systems, and uncover financially valuable patterns. To undertake these large data mining projects, researchers and practitioners have adopted established algorithms from statistics, machine learning, neural networks, and databases and have also developed new methods targeted at large data mining problems. Principles of data mining with its unique blend of inputs from information science, computer science, and statistics provides practitioners and students with an introduction to the wide range of algorithms and methodologies in this exciting area. " table of contents list of tables list of figures series foreword preface 1. Introduction 2. Measurement and data 3. Visualizing and exploring data 4. Data analysis and uncertainty 5. A systematic overview of data mining algorithms 6. Models and patterns 7. Score functions for data mining algorithms 8. Search and optimization methods 9. Descriptive modeling 10. Predictive modeling for classification 11. Predictive modeling for regression 12. Data organization and databases 13. Finding patterns and rules 14. Retrieval by content appendix: random variables references index

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Bibliografische Details

Titel: Principles of Data Mining
Verlag: PHI Learning
Erscheinungsdatum: 2009
Einband: Softcover
Zustand: New
Auflage: First edition.

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1.

M. Zytkow, Jan and Mohamed Quafafou:
Verlag: Springer, (2008)
ISBN 10: 3540650687 ISBN 13: 9783540650683
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Komorowski, Jan and Jan Zytkow:
Verlag: Springer, (2008)
ISBN 10: 3540632239 ISBN 13: 9783540632238
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Komorowski, Jan and Jan Zytkow:
Verlag: Springer, (2008)
ISBN 10: 3540632239 ISBN 13: 9783540632238
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Bramer, Max
Verlag: Springer (2010)
ISBN 10: 1846287650 ISBN 13: 9781846287657
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Buchbeschreibung Springer, 2010. Softcover. Buchzustand: Very Good. First Edition. VG 1st ed 2010 Springer paperback, with diagrams. Name and date to fly-leaf edge only, all else VG and bright, unmarked Sent Airmail at no extra cost; Worldwide Shipping IMMEDIATE 1ST CLASS/AIRMAIL DISPATCH Quantity Available: 1. Category: Communications & Media; ISBN: 1846287650. ISBN/EAN: 9781846287657. Pictures of this item not already displayed here available upon request. Inventory No: 067138. Artikel-Nr. 067138

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5.

Elomaa, T., H. Mannila a. H. Toivonen (Eds.),
Verlag: (Berlin) Springer () (2002)
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(Leipzig, Deutschland)
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Buchbeschreibung (Berlin) Springer (), 2002. XIV, 514 S. OBr. (Lecture Notes in Artificial Intelligence 2431). Sprache: Englisch 0 gr. Artikel-Nr. 636444

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6.

Komorowski, Jan, Djamel A. Zighed and Jan Zytkow:
Verlag: Springer, (2008)
ISBN 10: 354041066X ISBN 13: 9783540410669
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Buchbeschreibung Springer, 2008. Taschenbuch. Buchzustand: Gut. 720 Seiten Gepflegtes ehemaliges Bibliotheksexemplar mit den üblichen Kennzeichnungen (z.B. Barcode und Inventarisierungsnummer); in der Regel foliiert (Umschlag aus selbstklebender Folie). Zustand unter Berücksichtigung des Alters gut. Tagesaktueller, sicherer und weltweiter Versand. Wir liefern grundsätzlich mit beiliegender Rechnung. 821733.01 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 975. Artikel-Nr. 357531

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7.

Elomaa, Tapio:
Verlag: Springer, Berlin 2002, (2002)
ISBN 10: 3540440372 ISBN 13: 9783540440376
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(Brekendorf, Deutschland)
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Buchbeschreibung Springer, Berlin 2002, 2002. mittel. Buchzustand: Wie neu. Lecture Notes in Computer Science. xiv, 514 S. XIV, 514p. 235 mm.Einband kartoniert; Gewicht 796g 2002. , mit leichten äusserlichen Fehlern (Stempel oder Strich), ungebraucht, ungelesen. This book constitutes the refereed proceedings of the 6th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, PKDD 2002, held in Hels inki, Finland in August 2002. The 39 revised full papers presented together with4 invited contributions were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 796. Artikel-Nr. 8004104

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8.

Max Bramer
Verlag: Springer-Verlag Gmbh Nov 2016 (2016)
ISBN 10: 1447173066 ISBN 13: 9781447173069
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Buchbeschreibung Springer-Verlag Gmbh Nov 2016, 2016. Taschenbuch. Buchzustand: Neu. Neuware - This book explains and explores the principal techniques of Data Mining, the automatic extraction of implicit and potentially useful information from data, which is increasingly used in commercial, scientific and other application areas. It focuses on classification, association rule mining and clustering. Each topic is clearly explained, with a focus on algorithms not mathematical formalism, and is illustrated by detailed worked examples. The book is written for readers without a strong background in mathematics or statistics and any formulae used are explained in detail. It can be used as a textbook to support courses at undergraduate or postgraduate levels in a wide range of subjects including Computer Science, Business Studies, Marketing, Artificial Intelligence, Bioinformatics and Forensic Science. As an aid to self study, this book aims to help general readers develop the necessary understanding of what is inside the 'black box' so they can use commercial data mining packages discriminatingly, as well as enabling advanced readers or academic researchers to understand or contribute to future technical advances in the field. Each chapter has practical exercises to enable readers to check their progress. A full glossary of technical terms used is included. This expanded third edition includes detailed descriptions of algorithms for classifying streaming data, both stationary data , where the underlying model is fixed, and data that is time-dependent , where the underlying model changes from time to time - a phenomenon known as concept drift . 526 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9781447173069

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9.

Tapio Elomaa
Verlag: Springer-Verlag Gmbh Aug 2002 (2002)
ISBN 10: 3540440372 ISBN 13: 9783540440376
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Buchbeschreibung Springer-Verlag Gmbh Aug 2002, 2002. Taschenbuch. Buchzustand: Neu. Neuware - We are pleased to present the proceedings of the 13th European Conference on Machine Learning (LNAI 2430) and the 6th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (LNAI 2431). These two c- ferences were colocated in Helsinki, Finland during August 19 23, 2002. ECML and PKDD were held together for the second year in a row, following the success of the colocation in Freiburg in 2001. Machine learning and knowledge discovery are two highly related elds and ECML/PKDD is a unique forum to foster their collaboration. The bene t of colocation to both the machine learning and data mining communities is most clearly displayed in the common workshop, tutorial, and invited speaker program. Altogether six workshops and six tutorials were or- nized on Monday and Tuesday. As invited speakers we had the pleasure to have Erkki Oja (Helsinki Univ. of Technology), Dan Roth (Univ. of Illinois, Urbana- Champaign), Bernhard Sch olkopf (Max Planck Inst. for Biological Cybernetics, T ubingen), and Padhraic Smyth (Univ. of California, Irvine). The main events ran from Tuesday until Friday, comprising 41 ECML te- nical papers and 39 PKDD papers. In total, 218 manuscripts were submitted to these two conferences: 95 to ECML, 70 to PKDD, and 53 as joint submissions. All papers were assigned at least three reviewers from our international program committees. Out of the 80 accepted papers 31 were rst accepted conditi- ally; the revised manuscripts were accepted only after the conditions set by the reviewers had been met. 514 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9783540440376

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10.

David J. Hand
Verlag: MIT University Press Group Ltd Aug 2001 (2001)
ISBN 10: 026208290X ISBN 13: 9780262082907
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Buchbeschreibung MIT University Press Group Ltd Aug 2001, 2001. Buch. Buchzustand: Neu. Neuware - The first truly interdisciplinary text on data mining, blending the contributions of information science, computer science, and statistics. Englisch. Artikel-Nr. 9780262082907

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