03557nam a2200457 a 4500 20260701202233.0 m d cr cnu---uuuuu 161109s2016 s 000 0 eng d 9781447173076 978-1-4471-7307-6 CO-CtgCURN spa coctgcurn 025.04 23 Bramer, Max., autor. aut. http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut Principles of Data Mining [electronic resource] / by Max Bramer. Tercera edicion. London : : : Springer London : : : Imprint: Springer,,, 2016. 2016. XV, 526 p. 123 illus. : online resource. texto txt rdacontent computador c rdamedia recurso en línea cr rdacarrier text file PDF rda Undergraduate Topics in Computer Science, 1863-7310 Incluye referencias bibliográficas e índice. Introduction to Data Mining -- Data for Data Mining -- Introduction to Classification: Naïve Bayes and Nearest Neighbour -- Using Decision Trees for Classification -- Decision Tree Induction: Using Entropy for Attribute Selection -- Decision Tree Induction: Using Frequency Tables for Attribute Selection -- Estimating the Predictive Accuracy of a Classifier -- Continuous Attributes -- Avoiding Overfitting of Decision Trees -- More About Entropy -- Inducing Modular Rules for Classification -- Measuring the Performance of a Classifier -- Dealing with Large Volumes of Data -- Ensemble Classification -- Comparing Classifiers -- Associate Rule Mining I -- Associate Rule Mining II -- Associate Rule Mining III -- Clustering -- Mining -- Classifying Streaming Data -- Classifying Streaming Data II: Time-dependent Data -- Appendix A - Essential Mathematics -- Appendix B - Datasets -- Appendix C - Sources of Further Information -- Appendix D - Glossary and Notation -- Appendix E - Solutions to Self-assessment Exercises -- Index. Este libro explica y explora las principales técnicas de minería de datos, la extracción automática de información implícita y potencialmente útil de los datos, que se utiliza cada vez más en áreas comerciales, científicas y otras áreas de aplicación. Se centra en la clasificación, la minería de reglas de asociación y la agrupación.Cada tema se explica claramente, con un enfoque en algoritmos, no formalismo matemático, y se ilustra con ejemplos detallados y trabajados. El libro está escrito para lectores sin una sólida formación en matemáticas o estadísticas y las fórmulas utilizadas se explican en detalle. Almacenamiento y recuperación de información. Administración de bases de datos. Inteligencia artificial. Ciencias de la computación. Almacenamiento y recuperación de información. Administración de bases de datos. Técnicas de programación. SpringerLink (Online service) Springer eBooks MHC MHC CF 025.04 B815 https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/EbBCfz4R7DRMn7dAUDI5Y74BuMps2SGBZ5NpHQx7Pis1Tg?e=x663ZC <img src="/screens/gifs/go4.gif" alt="Go button" border="0" width="21" height="21" hspace="7" align=middle"> Vea este libro electrónico CF 025.04 B815 ddc a2845974 29622 29622 0 0 ddc 0 025_040000000000000_B815 0 CF MHC MHC CF 2025-03-29 0 025.04 B815 2025-03-29 17:09:44 CF 2025-03-29