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Principles of Data Mining (Adaptive Computation and Machine Learning series)
The growing interest in data mining is motivated by a common problem across disciplines: how does one store, access, model, and ultimately describe and understand very large data sets? Historically, different aspects of data mining have been addressed independently by different disciplines. This is the first truly interdisciplinary text on data mining, blending the contributions of information science, computer science, and statistics.
The book consists of three sections. The first, foundations, provides a tutorial overview of the principles underlying data mining algorithms and their application. The presentation emphasizes intuition rather than rigor. The second section, data mining algorithms, shows how algorithms are constructed to solve specific problems in a principled manner. The algorithms covered include trees and rules for classification and regression, association rules, belief networks, classical statistical models, nonlinear models such as neural networks, and local "memory-based" models. The third section shows how all of the preceding analysis fits together when applied to real-world data mining problems. Topics include the role of metadata, how to handle missing data, and data preprocessing.
The growing interest in data mining is motivated by a common problem across disciplines: how does one store, access, model, and ultimately describe and understand very large data sets? Historically, different aspects of data mining have been addressed independently by different disciplines. This is the first truly interdisciplinary text on data mining, blending the contributions of information science, computer science, and statistics.
The book consists of three sections. The first, foundations, provides a tutorial overview of the principles underlying data mining algorithms and their application. The presentation emphasizes intuition rather than rigor. The second section, data mining algorithms, shows how algorithms are constructed to solve specific problems in a principled manner. The algorithms covered include trees and rules for classification and regression, association rules, belief networks, classical statistical models, nonlinear models such as neural networks, and local "memory-based" models. The third section shows how all of the preceding analysis fits together when applied to real-world data mining problems. Topics include the role of metadata, how to handle missing data, and data preprocessing.
| Autor | David J. Hand |
|---|---|
| Edición | Bradford Books |
| Fecha de publicación | 2001 |
| Páginas | 578 |
| Peso(g) | 1179 |
| Dimensión | 21x3x24 |
| ISBN | 9780262082907 |
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El estado de los libros de segunda mano vendidos por Reciclibros puede variar, por lo que siempre especificamos su estado en la ficha del libro: aceptable, bueno, muy bueno o como nuevo.
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A continuación encontrarás el detalle de lo que significa cada estado:
• Como nuevo: el libro se puede regalar. La cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores pueden presentar defectos mínimos. Sobrecubierta original presente. Todo ello sin manchas ni rasgaduras. Sin notas, marcas, inscripciones y anotaciones manuscritas.
• Muy bueno: el libro se puede regalar. Libro en excelente estado con pequeños defectos en la cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores. Sin notas, marcas, inscripciones y anotaciones manuscritas en las páginas de lectura.
• Bueno: la cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores pueden estar dañadas (por ejemplo: esquinas rozadas, ligeras marcas de desgaste). Puede haber pasajes subrayados y algunas notas al margen que no afectan a la lectura del texto. Puede haber una dedicatoria o el nombre de un propietario anterior en la guarda. Las páginas del libro pueden estar amarillentas.
• Aceptable: ideal para libros que se llevan a todas partes (vacaciones en la playa, en la montaña, etc.). La cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores presentan defectos visibles, a menudo pronunciados, que no afectan a la lectura. Puede haber pasajes subrayados y algunas notas en los márgenes que no afectan a la lectura del texto. Puede haber una dedicatoria o el nombre de un propietario anterior en la guarda. Las páginas del libro pueden estar amarillentas.
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