Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
Idioma: inglés
Editorial: Morgan Kaufmann, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
- Autor
- Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A.; Pal, Christopher J.; Foulds Ph.D., James
- Editorial
- Morgan Kaufmann
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0443158886
- ISBN 13
- 9780443158889
- Edición
- 5ª Edición o Posterior
- Peso del artículo
- 1666 gramos
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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.
Dr. James (Jimmy) Foulds is an associate professor in the Department of Information Systems at the University of Maryland, Baltimore County. Previously, he was a postdoctoral scholar at the University of California, San Diego under the Data Science Postdoctoral Fellowship program, co-sponsored by ITA, Calit2, the Qualcomm Institute, CSE and ECE. Prior to that he was a postdoctoral scholar in Lise Getoor's LINQS research group at UCSC, and he graduated from Padhraic Smyth's DataLab group at UCI. Dr. Foulds' research interests are broadly in socially conscious machine learning and artificial intelligence. His work aims to improve AI’s role in society regarding fairness and privacy, and to promote the practice of computational social science, using probabilistic models and Bayesian inference.
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