Data Mining Data Mining
Computational Intelligence

Data Mining

Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse

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Descripción editorial

Data Mining

Die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft werden in diesem Buch behandelt. 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

Daten und Relationen

Datenvorverarbeitung

Datenvisualisierung

Korrelation

Regression

Prognose

Klassifikation

Clustering

Die Zielgruppen

Studierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften und Mathematik

Informatiker, Ingenieure und Mathematiker in Forschung und Lehre

Praktiker, die mit großen Datenmengen arbeiten

Der Autor

Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

GÉNERO
Informática e Internet
PUBLICADO
2015
5 de octubre
IDIOMA
DE
Alemán
EXTENSIÓN
157
Páginas
EDITORIAL
Springer Fachmedien Wiesbaden
VENDEDOR
Springer Nature B.V.
TAMAÑO
3.6
MB
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Data Mining Data Mining
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