Parametri
- 328pagine
- 12 ore di lettura
Maggiori informazioni sul libro
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.
Acquisto del libro
De Gruyter Studium: Data Mining, Jürgen Cleve, Uwe Lämmel
- Lingua
- Pubblicato
- 2016
- product-detail.submit-box.info.binding
- (In brossura)
Metodi di pagamento
Ancora nessuna valutazione.
- Titolo
- De Gruyter Studium: Data Mining
- Sottotitolo
- 2. Auflage
- Lingua
- Tedesco
- Autori
- Jürgen Cleve, Uwe Lämmel
- Editore
- De Gruyter Oldenbourg
- Pubblicato
- 2016
- Formato
- In brossura
- Pagine
- 328
- ISBN10
- 3110456753
- ISBN13
- 9783110456752
- Serie
- Tag
- Saggistica, Libri di testo, Tecnologia & Ingegneria, Computer & Internet, Europa Occidentale, Database, Algoritmi, Elaborazione dei dati
- Descrizione
- 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.