Name: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
SKU: 29279674
Price: 49000 KRW
Availability: InStock
Author: Witten
ISBN: 9780128042915

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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

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외서 Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

Practical Machine Learning Tools and Techniques Paperback, 4th Edition

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Witten, Ian H. / Frank, Eibe / Hall, Mark A.

Morgan Kaufmann Publishers 2016.12.01.

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책소개

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts, along with practical advice on applying these tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated fourth edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning teaches readers everything they need to know to get going, from preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, to the algorithmic methods at the heart of successful data mining approaches. Extensive updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including substantial new chapters on probabilistic methods and on deep learning. Accompanying the book is a new version of the popular WEKA machine learning software from the University of Waikato. Authors Witten, Frank, Hall, and Pal include today's techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research. * Provides a thorough grounding in machine learning concepts, as well as practical advice on applying the tools and techniques to data mining projects * Presents concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods * Includes a downloadable WEKA software toolkit, a comprehensive collection of machine learning algorithms for data mining tasks-in an easy-to-use interactive interface * Includes open-access online courses that introduce practical applications of the material in the book

책소개 더보기펼치기

Part I: Introduction to data mining
Chapter 1. What's it all about?
Chapter 2. Input: Concepts, instances, attributes
Chapter 3. Output: Knowledge representation
Chapter 4. Algorithms: The basic methods
Chapter 5. Credibility: Evaluating what's been learned
Part II: More advanced machine learning schemes
Part II. More advanced machine learning schemes
Chapter 6. Trees and rules
Chapter 7. Extending instance-based and linear models
Chapter 8. Data transformations
Chapter 9. Probabilistic methods
Chapter 10. Deep learning
Chapter 11. Beyond supervised and unsupervised learning
Chapter 12. Ensemble learning
Chapter 13. Moving on: applications and beyond

목차 더보기펼치기

품목정보

발행일: 2016년 12월 01일

쪽수, 무게, 크기: 654쪽 | 1320g | 188*234*35mm

ISBN13: 9780128042915

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