Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A.
Idioma: inglés
Editorial: Morgan Kaufmann Publishers, 2016
Serie: Libro 52 de 52 - The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
- Tapa blanda
- Usado

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- Título
- Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
- Autor
- Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A.
- Editorial
- Morgan Kaufmann Publishers
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Very Good
- Sobrecubierta
- No Jacket
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0128042915
- ISBN 13
- 9780128042915
- Edición
- 4ª Edición
- Peso del artículo
- 2,96 libras
- Serie
- Libro 52 de 52: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
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Acerca del 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.
Mark A. Hall holds a bachelor’s degree in computing and mathematical sciences and a Ph.D. in computer science, both from the University of Waikato. Throughout his time at Waikato, as a student and lecturer in computer science and more recently as a software developer and data mining consultant for Pentaho, an open-source business intelligence software company, Mark has been a core contributor to the Weka software described in this book. He has published several articles on machine learning and data mining and has refereed for conferences and journals in these areas.
Christopher J. Pal is a Canada CIFAR AI Chair and a full professor at the Department of Computer Engineering and Software Engineering at Polytechnique Montréal. Pal’s research interests include computer vision and pattern recognition, computational photography, natural language processing, statistical machine learning and applications to human computer interaction.
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