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Data Mining: Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse de Thomas A. Runkler

Data Mining: Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse: Computational Intelligence

Autor Thomas A. Runkler
de Limba Germană Paperback – 31 iul 2015
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.
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Specificații

ISBN-13: 9783834816948
ISBN-10: 3834816949
Pagini: 165
Ilustrații: XII, 145 S. 72 Abb.
Dimensiuni: 168 x 240 x 15 mm
Greutate: 0.26 kg
Ediția:2., aktualisierte Aufl. 2015
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Seria Computational Intelligence

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Public țintă

Upper undergraduate

Cuprins

Daten und Relationen.- Datenvorverarbeitung.-Datenvisualisierung.- Korrelation.- Regression.- Prognose.- Klassifikation.- Clustering

Recenzii

“... Im Anhang befinden sich eine Übersicht über Optimierungsverfahren, Lösungen der Übungsaufgaben und ein Sachverzeichnis. Die Beispiele sind gut gewählt und verständlich. Grundlegende Mathematikkenntnisse werden allerdings vorausgesetzt, erweiterte sind von Vorteil. Der Band kann sowohl Studierenden der Informatik und verwandter Gebiete als auch in der Praxis Stehenden als fundierte Übersicht empfohlen werden.” (in: thalia.de, 17. August 2016)

"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011

Notă biografică

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.

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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.

Caracteristici

Solides Grundverständnis Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden kompakter, fundierter Überblick Includes supplementary material: sn.pub/extras