Data Mining / Computational Intelligence (PDF)
Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse
Dieses Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Es vermittelt einen kompakten, fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Data Mining / Computational Intelligence (PDF)“
Dieses Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Es vermittelt einen kompakten, fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie deren Motivation und versetzt den Leser in die Lage, Data Mining selbst praktisch einzusetzen.
Der Inhalt:
Der Data-Mining-Prozess - Daten und Relationen - Datenvorverarbeitung - Visualisierung - Korrelation - Regression - Zeitreihenprognose - Klassifikation - Clustering
Der Inhalt:
Der Data-Mining-Prozess - Daten und Relationen - Datenvorverarbeitung - Visualisierung - Korrelation - Regression - Zeitreihenprognose - Klassifikation - Clustering
Autoren-Porträt von Thomas A. Runkler
Thomas A. Runkler leitet das Learning Systems Department der Abteilung Information & Communications bei Siemens Corporate Technology in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.
Bibliographische Angaben
- Autor: Thomas A. Runkler
- 2010, 2010, 165 Seiten, Deutsch
- Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
- ISBN-10: 3834893536
- ISBN-13: 9783834893536
- Erscheinungsdatum: 24.02.2010
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 1.95 MB
- Mit Kopierschutz
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Kopierschutz
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Pressezitat
"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011 "Dieses Buch wendet sich an Leser, die mit Informationstechnologie bereits verraut sind und Data Mining praktisch einsetzen möchten. Es bietet einen knapp gefassten und hervorragend strukturierten Überblick über die aktuellen Verfahren zur Extraktion von 'Wissen' aus großen Datensätzen." Trillium-Report, Dezember 2009
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