Data Mining: Concepts and Techniques 2nd Edition – Jiawei Han, Micheline Kamber

Data Mining: Concepts and Techniques 2nd Edition – Jiawei Han, Micheline Kamber en PDF

Data Mining: Concepts and Techniques 2nd Edition - Jiawei Han, Micheline Kamber
Data Mining: Concepts and Techniques 2nd Edition – Jiawei Han, Micheline Kamber

Data Mining: Concepts and Techniques 2nd Edition – Jiawei Han, Micheline Kamber Este libro proporciona los conceptos y técnicas para procesar los datos o la información recopilada, que se utilizarán en diversas aplicaciones. Específicamente, explica la minería de datos y las herramientas utilizadas para descubrir l conocimiento de los datos recopilados.

Nuestra capacidad para generar y recopilar datos ha aumentado rápidamente. No solo todas nuestras transacciones comerciales, científicas y gubernamentales están ahora informatizadas, sino que el uso generalizado de cámaras digitales, herramientas de publicación y códigos de barras también genera datos.

Para un campo en rápida evolución como la minería de datos, es difícil componer ejercicios «típicos» e incluso más difíciles para elaborar respuestas «estándar». Algunos de los ejercicios en Data Mining: Conceptos y Técnicas son ellos mismos. Buenos temas de investigación que pueden conducir al futuro Master o Ph.D. tesis Por lo tanto, nuestro manual de solución fue preparado. Como material didáctico para ser utilizado con un grano de sal. Le invitamos a enriquecer este manual sugiriendo Ejercicios interesantes y / o proporcionar soluciones alternativas más completas o mejores. También es posible que el Las soluciones pueden contener errores tipográficos o errores. Si nota alguno, no dude en señalarlo enviando su Sugerencias a hanj@cs.uiuc.edu. Agradecemos sus sugerencias.

Tabla de contenido

  • Chapter 1: Introduction.
  • Chapter 2: Data Preprocessing.
  • Chapter 3: Data Warehouse and OLAP Technology: An Overview.
  • Chapter 4: Data Cube Computation and Data Generalization.
  • Chapter 5: Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations.
  • Chapter 6: Classification and Prediction.
  • Chapter 7: Cluster Analysis.
  • Chapter 8: Mining Stream, Time-Series, and Sequence Data.
  • Chapter 9: Graph Mining, Social Network Analysis, and Multi-Relational Data Mining.
  • Chapter 10: Mining Object, Spatial, Multimedia, Text, and Web Data.
  • Chapter 11: Applications and Trends in Data Mining.
  • Appendix A: An Introduction to Microsoft’s OLE DB for Data Mining.

Título: Data Mining: Concepts and Techniques
Autor/es: Jiawei Han, Micheline Kamber
Edición: 2ta Edición
Tipo: Solucionario
Idioma: Ingles
Formato: PDF

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