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Data Mining and Big Data
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Data Mining and Big DataInternational Conference, Dmbd 2016, Bali, Indonesia, June 25-30, 2016. ProceedingsTaschenbuchvon Ying TanEAN: 9783319409726Einband: Kartoniert / BroschiertBeilage: BookErscheinungsjahr: 2016Sprache: EnglischSeiten: 569Abbildungen:

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Stand: 09.12.2017
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Data Mining and Big Data
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Data Mining and Big DataSecond International Conference, Dmbd 2017, Fukuoka, Japan, July 27 - August 1, 2017, ProceedingsTaschenbuchvon Ying TanEAN: 9783319618449Einband: Kartoniert / BroschiertBeilage: BookErscheinungsjahr: 2017Sprache: EnglischSeiten: 5

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Stand: 10.12.2017
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Data Mining
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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.

Anbieter: buecher.de
Stand: 23.11.2017
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Data Mining
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts, along with practical advice on applying these tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated fourth edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning teaches readers everything they need to know to get going, from preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, to the algorithmic methods at the heart of successful data mining approaches. Extensive updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including substantial new chapters on probabilistic methods and on deep learning. Accompanying the book is a new version of the popular WEKA machine learning software from the University of Waikato. Authors Witten, Frank, Hall, and Pal include today´s techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research. Please visit the book companion website at contains Powerpoint slides for Chapters 1-12. This is a very comprehensive teaching resource, with many PPT slides covering each chapter of the book Online Appendix on the Weka workbench; again a very comprehensive learning aid for the open source software that goes with the book Table of contents, highlighting the many new sections in the 4th edition, along with reviews of the 1st edition, errata, etc. Provides a thorough grounding in machine learning concepts, as well as practical advice on applying the tools and techniques to data mining projects Presents concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods Includes a downloadable WEKA software toolkit, a comprehensive collection of machine learning algorithms for data mining tasks-in an easy-to-use interactive interface Includes open-access online courses that introduce practical applications of the material in the book

Anbieter: buecher.de
Stand: 06.12.2017
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Data Mining
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In den modernen Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben. Jürgen Cleve, Uwe Lämmel ; Hochschule Wismar.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 07.11.2017
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Data Mining
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In den modernen Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben. Jürgen Cleve, Uwe Lämmel ; Hochschule Wismar.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 07.11.2017
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Process Mining - Data Science in Action
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This is the second edition of Wil van der Aalsts seminal book on process mining, which now discusses the field also in the broader context of data science and big data approaches. It includes several additions and updates, e.g. on inductive mining techniques, the notion of alignments, a considerably expanded section on software tools and a completely new chapter of process mining in the large. It is self-contained, while at the same time covering the entire process-mining spectrum from process discovery to predictive analytics. After a general introduction to data science and process mining in Part I, Part II provides the basics of business process modeling and data mining necessary to understand the remainder of the book. Next, Part III focuses on process discovery as the most important process mining task, while Part IV moves beyond discovering the control flow of processes, highlighting conformance checking, and organizational and time perspectives. Part V offers a guide to successfully applying process mining in practice, including an introduction to the widely used open-source tool ProM and several commercial products. Lastly, Part VI takes a step back, reflecting on the material presented and the key open challenges. Overall, this book provides a comprehensive overview of the state of the art in process mining. It is intended for business process analysts, business consultants, process managers, graduate students, and BPM researchers. Wil van der Aalst is a full professor at the Department of Mathematics & Computer Science of the Technische Universiteit Eindhoven (TU/e), The Netherlands, where he chairs the Architecture of Information Systems (AIS) group and serves as the scientific director of the Data Science Center Eindhoven. He also has a part-time appointment in the BPM group of Queensland University of Technology (QUT), Australia. His research and teaching interests include information systems, business process management, process modeling, Petri nets, process mining, and simulation. Wil has published more than 180 journal papers, 19 books, 425 refereed conference or workshop publications, and 60 book chapters. Many of his papers are highly cited (he has a H-index of more than 123 according to Google Scholar, the highest among all European computer scientists) and his ideas on process support have influenced researchers, software developers, and standardization committees worldwide.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 12.12.2017
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Data Mining
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Data MiningTheory, Methodology, Techniques, and ApplicationsBuchvon Graham J. WilliamsEAN: 9783540325475Einband: GebundenBeilage: BookAuflage: 2006Erscheinungsjahr: 2006Sprache: EnglischSeiten: 331Abbildungen: BibliographieMaße: 239 x 156 x 23 mmReda

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Stand: 09.12.2017
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Data Mining
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Data MiningSpecial Issue in Annals of Information SystemsTaschenbuchvon Robert StahlbockEAN: 9781441912794Einband: Kartoniert / BroschiertErscheinungsjahr: 2009Sprache: EnglischSeiten: 387Abbildungen: 120 schwarz-weiße Abbildungen, 120 schwarz-wei&#2

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Stand: 09.12.2017
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Data Mining
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Data MiningFoundations and PracticeBuchvon Tsau Young LinEAN: 9783540784876Einband: GebundenErscheinungsjahr: 2008Sprache: EnglischSeiten: 562Maße: 242 x 164 x 37 mmRedaktion: Tsau Young Lin, Ying Xie, Anita Wasilewska und Churn-Jung LiauEDV, Informa

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Stand: 09.12.2017
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