Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Beschreibung
"Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques" von Ian H. Witten, Eibe Frank und Mark A. Hall (mit Beiträgen von Christopher J. Pal in späteren Ausgaben) ist ein umfassendes Werk, das sich mit den Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens und Data Minings beschäftigt. Das Buch bietet eine Einführung in die Konzepte und Techniken der Datenanalyse durch maschinelles Lernen. Es umfasst eine Vielzahl von Themen, darunter Klassifikation, Regression, Clustering und Assoziationsregel-Lernen. Ein besonderer Fokus liegt auf praktischen Anwendungen und der Implementierung dieser Techniken mit Werkzeugen wie dem populären WEKA-Toolkit, das im Buch ausführlich behandelt wird. Die Autoren legen Wert darauf, theoretische Konzepte verständlich zu erklären und diese mit praxisnahen Beispielen zu untermauern. Zudem werden ethische Überlegungen im Umgang mit Daten diskutiert sowie Herausforderungen bei der Anwendung von Machine-Learning-Modellen in realen Szenarien thematisiert. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker, die fundierte Kenntnisse im Bereich Data Mining erwerben möchten.
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