Predictive Analytics und Data Mining - Marlis von der Hude

Predictive Analytics und Data Mining

Eine Einführung mit R
Buch | Softcover
XI, 224 Seiten
2020 | 1. Aufl. 2020
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-30152-1 (ISBN)
44,99 inkl. MwSt
Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle. Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.

Marlis von der Hude hat Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik an der Freien Universität Berlin studiert und anschließend an der Technischen Universität Berlin promoviert. Nach mehreren praktischen Tätigkeiten im Gesundheits- und Wirtschaftsbereich hat sie zuletzt viele Jahre im Fachbereich Informatik der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg gelehrt.

Deskriptive Verfahren - Clusterverfahren.- Dimensionsreduktion - Prädiktive Verfahren für Klassifikations- und Regressionsfragestellungen - Empirischer Vergleich der Performance verschiedener Klassifikationsverfahren

Erscheinungsdatum
Zusatzinfo XI, 224 S. 118 Abb., 72 Abb. in Farbe.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Maße 168 x 240 mm
Gewicht 406 g
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Schlagworte Clusteranalyse • deskriptive Datenanalyse • Dimensionsreduktion • Logistische Regression • Naive Bayes • Neuronale Netze • Performanzvergleich • Prädiktive Verfahren für Klassifikationsfragestell • Prädiktive Verfahren für Klassifikationsfragestellungen • Prädiktive Verfahren für Regressionsfragestellunge • Prädiktive Verfahren für Regressionsfragestellungen • Support Vector Machines
ISBN-10 3-658-30152-X / 365830152X
ISBN-13 978-3-658-30152-1 / 9783658301521
Zustand Neuware
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