Data Mining (De Gruyter Studium)
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Beschreibung
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.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 744 Seiten
- Erschienen 2011
- Morgan Kaufmann
- paperback
- 763 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 215 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- paperback
- 234 Seiten
- Erschienen 2009
- W3l
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 108 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 316 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Klappenbroschur
- 292 Seiten
- Erschienen 2020
- De Gruyter Oldenbourg
- Kartoniert
- 386 Seiten
- Erschienen 2015
- O'Reilly and Associates
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Kartoniert
- 265 Seiten
- Erschienen 2022
- O'Reilly
- Kartoniert
- 884 Seiten
- Erschienen 2015
- De Gruyter Oldenbourg


