9789812568021 - lecture notes in data mining (11 resultados)
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Hardcover. Condición: Fair. Aus Bibliothek aussortiert; Leichte Kratzer / Abnutzungen / Druckstellen. The continual explosion of information technology and the need for better data collection and management methods has made data mining an even more relevant topic of study. Books on data mining tend to be either broad and introdu…ctory or focus on some very specific technical aspect of the field. This book is a series of seventeen edited "student-authored lectures" which explore in depth the core of data mining (classification, clustering and association rules) by offering overviews that include both analysis and insight. The initial chapters lay a framework of data mining techniques by explaining some of the basics such as applications of Bayes Theorem, similarity measures, and decision trees. Before focusing on the pillars of classification, clustering and association rules, the book also considers alternative candidates such as point estimation and genetic algorithms.
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Condición: Good. Your purchase helps support Sri Lankan Children's Charity 'The Rainbow Centre'. Ex-library, so some stamps and wear, but in good overall condition. Our donations to The Rainbow Centre have helped provide an education and a safe haven to hundreds of children who live in appalling conditions.
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Gebunden. Condición: New. Contains lectures which explore in depth the core of data mining (classification, clustering and association rules) by offering overviews that include both analysis and insight. This work lays a framework of data mining techniques by explaining some of the .
Idioma: Inglés
Editorial: World Scientific Publishing Company Sep 2006 2006
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Buch. Condición: Neu. Neuware - The continual explosion of information technology and the need for better data collection and management methods has made data mining an even more relevant topic of study. Books on data mining tend to be either broad and introductory or focus on some very specific technical aspect of the field. Th…is book is a series of seventeen edited 'student-authored lectures' which explore in depth the core of data mining (classification, clustering and association rules) by offering overviews that include both analysis and insight. The initial chapters lay a framework of data mining techniques by explaining some of the basics such as applications of Bayes Theorem, similarity measures, and decision trees. Before focusing on the pillars of classification, clustering and association rules, the book also considers alternative candidates such as point estimation and genetic algorithms.
