Date Mining. Practical machine learning tools and techniques
Por: Witten, Ian H [autor]
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Colaborador(es): Frank, Eibe [autor].
Editor: Estados Unidos: MorganKaufmann Publishers 2011Edición: Tercera edición.Descripción: 660 páginas 23.5 x 19 cm.Tipo de contenido: text Tipo de medio: no mediado Tipo de portador: volumenISBN: 9780123748560.Tema(s): CONCEPTOS | ALGORITMOS | ESTRUCTURA DE DATOS (COMPUTADORES) | TRATAMIENTOS DE DATOS | TRANSFORMACIÓN | Tecnologías de la información y la comunicación (TIC) - Tecnologías de la información y la comunicación (TIC)Clasificación CDD: 004.2 | Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento |
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Libros
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Biblioteca General | Fac de Sistemas y Telecomunicaciones - Carrera de Informática | 004.2 WITd (Navegar estantería) | Ej. 1 | Disponible | |
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Libros
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Biblioteca General | Fac de Sistemas y Telecomunicaciones - Carrera de Informática | 004.2 WITd (Navegar estantería) | Ej. 2 | Disponible |
Navegando Biblioteca General Estantes , Ubicación: En biblioteca , Código de colección: Fac de Sistemas y Telecomunicaciones - Carrera de Informática Cerrar el navegador de estanterías
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| 004.2 BAEm Microsim PSpice análisis de circuitos por cumputadora | 004.2 DEBk Knowledge engineering. Unifying knowledge base and database design | 004.2 WITd Date Mining. Practical machine learning tools and techniques | 004.2 WITd Date Mining. Practical machine learning tools and techniques | 004.21 KENa Análisis y diseño de sistemas | 004.21 KENa Análisis y diseño de sistemas | 004.21 KENa Análisis y diseño de sistemas |
Incluye índice de contenido, referencias bibliográficas, índice alfabético, lista de figuras, lista de tablas
Introduction to data mining.-- What´s it all about?.-- Input: Concepts, instances, and attributes.-- Output: Knowledge representation.-- Algorithms: the basic methods.-- Credibility: Evaluating what´s been learned.-- Advanced data mining.-- Implementations: Real machine learning schemes.-- Data transformations.-- Ensemble learning.-- Moving on: Applications and beyond.-- The weka date mining workbench.-- Introduction to weka.-- The explorer.-- The knowledge flow interface.-- The experimenter.-- The command - line interface.-- Embedded machine learning.-- Writing new learning schemes.-- Tutorial exercises for the weka explorer
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