Data mining : practical machine learning tools and techniques

Data mining practical machine learning tools and techniques

Part I. Machine Learning Tools and Techniques: 1. What's iIt all about?; 2. Input: concepts, instances, and attributes; 3. Output: knowledge representation; 4. Algorithms: the basic methods; 5. Credibility: evaluating what's been learned -- Part II. Advanced Data Mining: 6. Implementations...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Witten, Ian H. (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Frank, Eibe (VerfasserIn), Hall, Mark A. (VerfasserIn)
Format: UnknownFormat
Sprache:eng
Veröffentlicht: Amsterdam Morgan Kaufmann 2011
Ausgabe:Third edition
Schriftenreihe:The Morgan Kaufmann series in data management systems
Schlagworte:
Data mining > Data Mining
Online Zugang:Inhaltsverzeichnis
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Part I. Machine Learning Tools and Techniques: 1. What's iIt all about?; 2. Input: concepts, instances, and attributes; 3. Output: knowledge representation; 4. Algorithms: the basic methods; 5. Credibility: evaluating what's been learned -- Part II. Advanced Data Mining: 6. Implementations: real machine learning schemes; 7. Data transformation; 8. Ensemble learning; 9. Moving on: applications and beyond -- Part III. The Weka Data MiningWorkbench: 10. Introduction to Weka; 11. The explorer -- 12. The knowledge flow interface; 13. The experimenter; 14 The command-line interface; 15. Embedded machine learning; 16. Writing new learning schemes; 17. Tutorial exercises for the weka explorer.
Beschreibung:Literaturverzeichnis: Seite 587-605
Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke
Beschreibung:xxxiii, 629 Seiten
Illustrationen
ISBN:9780123748560
978-0-12-374856-0