• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • 0
    Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

    Data Mining by Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A.;

    Practical Machine Learning Tools and Techniques

    Sorozatcím: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems;

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 59.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        25 027 Ft (23 836 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 503 Ft off)
      • Discounted price 22 525 Ft (21 452 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    A kiadónál véglegesen elfogyott, nem rendelhető. Érdemes újra keresni a címmel, hátha van újabb kiadás.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma 3
    • Kiadó Morgan Kaufmann
    • Megjelenés dátuma 2011. február 3.

    • ISBN 9780123748560
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem664 oldal
    • Méret 234x190 mm
    • Súly 930 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk Approx. 120 illustrations
    • 0

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts as well as practical advice on applying machine learning tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated third edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning will teach you everything you need to know about preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, and the algorithmic methods at the heart of successful data mining.

    Thorough updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including new material on Data Transformations, Ensemble Learning, Massive Data Sets, Multi-instance Learning, plus a new version of the popular Weka machine learning software developed by the authors. Witten, Frank, and Hall include both tried-and-true techniques of today as well as methods at the leading edge of contemporary research.

    The book is targeted at information systems practitioners, programmers, consultants, developers, information technology managers, specification writers, data analysts, data modelers, database R&D professionals, data warehouse engineers, data mining professionals. The book will also be useful for professors and students of upper-level undergraduate and graduate-level data mining and machine learning courses who want to incorporate data mining as part of their data management knowledge base and expertise.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    PART I: Introduction to Data MiningCh 1 What's It All About? Ch 2 Input: Concepts, Instances, Attributes Ch 3 Output: Knowledge RepresentationCh 4 Algorithms: The Basic Methods Ch 5 Credibility: Evaluating What's Been Learned PART II: Advanced Data Mining

    Ch 6 Implementations: Real Machine Learning SchemesCh 7 Data TransformationCh 8 Ensemble LearningCh 9 Moving On: Applications and BeyondPART III: The Weka Data MiningWorkbenchCh 10 Introduction to WekaCh 11 The ExplorerCh 12 The Knowledge Flow InterfaceCh 13 The ExperimenterCh 14 The Command-Line InterfaceCh 15 Embedded Machine LearningCh 16 Writing New Learning SchemesCh 17 Tutorial Exercises for the Weka Explorer

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

    Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

    Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A.;

    25 027 Ft

    next
    0