Data Mining (eBook)
520 Seiten
Wiley (Verlag)
978-1-118-02913-8 (ISBN)
MEHMED KANTARDZIC, PhD, is a professor in the Department of Computer Engineering and Computer Science (CECS) in the Speed School of Engineering at the University of Louisville, Director of CECS Graduate Studies, as well as Director of the Data Mining Lab. A member of IEEE, ISCA, and SPIE, Dr. Kantardzic has won awards for several of his papers, has been published in numerous referred journals, and has been an invited presenter at various conferences. He has also been a contributor to numerous books.
Preface.
1. Data Mining Concepts.
2. Preparing the Data.
3. Data Reduction.
4. Learning from Data.
5. Statistical Methods.
6. Decision Trees & Decision Rules.
7. Neural Networks.
8. Ensemble Learning.
9. Cluster Analysis.
10. Association Rules.
11. Web Mining & Text Mining.
12. Advances in Data Mining.
13. Genetic Algorithms.
14. Fuzzy Systems.
15. Visualization Methods.
16. References.
Appendix A: Data mining tools.
Appendix B: Data mining applications.
"I therefore gladly salute the second editing of thislovely and valuable book. Researchers, students as well as industryprofessionals can find the reasons, means and practice to make useof essential data mining methodologies to help theirinterests." (Zentralblatt MATH, 2012)
Erscheint lt. Verlag | 4.8.2011 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke | |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | Computer Science • Database & Data Warehousing Technologies • Data Mining • Data Mining Statistics • Datenbanken u. Data Warehousing • Electrical & Electronics Engineering • Elektrotechnik u. Elektronik • Informatik • Intelligente Systeme u. Agenten • Intelligent Systems & Agents • Statistics • Statistik |
ISBN-10 | 1-118-02913-5 / 1118029135 |
ISBN-13 | 978-1-118-02913-8 / 9781118029138 |
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