UID:
almafu_9959673848102883
Umfang:
1 online resource (XII, 320 p.)
Ausgabe:
3. Aufl.
ISBN:
9783110676273
Serie:
De Gruyter Studium
Inhalt:
Data Mining encompasses methods and algorithms to disclose previously unknown connections within large quantities of data. This book covers the substance of a one-semester university or technical college course and is conceived as a classic textbook. It includes summaries, numerous examples, and practice exercises. The third edition also includes themes related to AI, Big Data, data science, and machine learning.
Inhalt:
Data Mining liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge bei großen Datenmengen zu entdecken.Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben. Die dritte Auflage bettet die Themen ein in ASpekte wie KI, Big Data, Data Science, Machine Learning.
Anmerkung:
Frontmatter --
,
Vorwort --
,
Inhalt --
,
1. Einführung --
,
2. Grundlagen des Data Mining --
,
3. Anwendungsklassen --
,
4. Wissensrepräsentation --
,
5. Klassifikation --
,
6. Cluster-Analyse --
,
7. Assoziationsanalyse --
,
8. Datenvorbereitung --
,
9. Bewertung --
,
10. Eine Data-Mining-Aufgabe --
,
A Anhang – Beispieldaten --
,
Literatur --
,
Stichwortverzeichnis
,
In German.
Weitere Ausg.:
ISBN 9783110677294
Weitere Ausg.:
ISBN 9783110676235
Sprache:
Deutsch
DOI:
10.1515/9783110676273
URL:
https://doi.org/10.1515/9783110676273
URL:
https://www.degruyter.com/isbn/9783110676273
URL:
https://doi.org/10.1515/9783110676273
URL:
https://www.degruyter.com/isbn/9783110676273
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