Data Mining
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Data Mining

  1. 328 Seiten
  2. German
  3. ePUB (handyfreundlich)
  4. Über iOS und Android verfügbar
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Data Mining

Angaben zum Buch
Inhaltsverzeichnis
Quellenangaben

Über dieses Buch

In den riesigen Datenbergen moderner Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum zu Tage gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Nach der Vermittlung der Grundlagen und Anwendungsklassen des Data Mining in den ersten beiden Kapiteln wird in Kapitel 3 auf geeignete Darstellungsmöglichkeiten für Data-Mining-Modelle eingegangen; Kapitel 4 behandelt die Algorithmen und Verfahrensklassen, Kapitel 5 geht auf konkrete Anwendungsarchitekturen ein. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung zu Data Mining an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben.

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Information

Verlag
De Gruyter Oldenbourg
Jahr
2016
ISBN
9783110456905
Auflage
2
Thema
Informatik
Thema
Data Mining

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Titelseite
  3. Impressum
  4. Vorwort
  5. Inhaltsverzeichnis
  6. 1 Einführung
  7. 2 Grundlagen des Data Mining
  8. 3 Anwendungsklassen
  9. 4 Wissensrepräsentation
  10. 5 Klassifikation
  11. 6 Cluster-Analyse
  12. 7 Assoziationsanalyse
  13. 8 Datenvorbereitung
  14. 9 Bewertung
  15. 10 Eine Data-Mining-Aufgabe
  16. A Anhang
  17. Abbildungsverzeichnis
  18. Tabellenverzeichnis
  19. Verzeichnis der Symbole
  20. Verzeichnis der Abkürzungen
  21. Literaturverzeichnis
  22. Index
  23. Fußnoten