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Predictive Data Mining

A Practical Guide. black & white illustrations. Sprache: Englisch.
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This book presents a unified view of data mining, drawing from statistics, machine learning, and databases and focuses on the preparation of data and the development of an overall problem-solving strategy. It will interest researchers, programmers, a … weiterlesen
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Produktdetails

Titel: Predictive Data Mining
Autor/en: Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya

ISBN: 1558604030
EAN: 9781558604032
A Practical Guide.
black & white illustrations.
Sprache: Englisch.
Elsevier Science & Technology

8. Dezember 1997 - kartoniert - 244 Seiten

Beschreibung

This book presents a unified view of data mining, drawing from statistics, machine learning, and databases and focuses on the preparation of data and the development of an overall problem-solving strategy. It will interest researchers, programmers, and developers in knowledge discovery and data mining in the disciplines of AI, software engineering, and databases.

Inhaltsverzeichnis

1 What is Data Mining? 2 Statistical Evaluation for Big Data 3 Preparing the Data 4 Data Reduction 5 Looking for Solutions 6 What's Best for Data Reduction and Mining? 7 Art or Science? Case Studies in Data Mining

Portrait

Sholom M. Weiss is a professor of computer science at Rutgers University and the author of dozens of research papers on data mining and knowledge-based systems. He is a fellow of the American Association for Artificial Intelligence, serves on numerous editorial boards of scientific journals, and has consulted widely on the commercial application of advanced data mining techniques. He is the author, with Casimir Kulikowski, of Computer Systems That Learn: Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Nets, Machine Learning, and Expert Systems, which is also available from Morgan Kaufmann Publishers. Nitin Indurkhya is on the faculty at the Basser Department of Computer Science, University of Sydney, Australia. He has published extensively on Data Mining and Machine Learning and has considerable experience with industrial data-mining applications in Australia, Japan and the USA.

Pressestimmen

"I enjoy reading PREDICTIVE DATA MINING. It presents an excellent perspective on the theory and practice of data mining. It can help educate statisticians to build alliances between statisticians and data miners." --Emanuel Parzen, Distinguished Professor of Statistics, Texas A&M University

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