Data Mining

Beschreibung

Data Mining bedeutet Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten. Dazu sollten Computer in die Lage versetzt werden, Datenbanken automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung. Dieses Buch führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt - sowohl bewährte als auch innovative, die auf Java basieren. Aus dem Inhalt: - Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute - Ausgabe: Wissensrepräsentation - Algorithmen: Die grundlegenden Methoden - Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten - Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis - Aufbereitung der Ein- und Ausgabe - Algorithmen des maschinellen Lernens in Java Im Internet: Die Autoren bieten im Internet ein Java Software System für maschinelles Lernen an.
Data Mining bedeutet Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten. Dazu sollten Computer in die Lage versetzt werden, Datenbanken automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung. Dieses Buch führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt - sowohl bewährte als auch innovative, die auf Java basieren. Aus dem Inhalt: - Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute - Ausgabe: Wissensrepräsentation - Algorithmen: Die grundlegenden Methoden - Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten - Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis - Aufbereitung der Ein- und Ausgabe - Algorithmen des maschinellen Lernens in Java Im Internet: Die Autoren bieten im Internet ein Java Software System für maschinelles Lernen an.
o Erleichtert die Auswahl des geeigneten Ansatzes für spezielle Datenanalyse-Probleme o Hilft, die Ergebnisse verschiedener Techniken zu vergleichen und auszuwerten o Im Internet: kostenlose Maschinenlern- Software

Autor*in

Ian H. Witten

Themen in »Data Mining«

Data Mining Datenbanktechnologien Java Maschinelles Lernen

Stimmen zu »Data Mining«

JavaMagazin, 08/2004 "Die Autoren meistern den Spagat, ein hochgradig theoretisches Thema mit hohem Praxiswert so darzustellen, dass es sowohl für Anwender als auch für Entwickler nützlich und insbesondere verständlich ist. Alles in allem ein überaus interessantes, leseneswertes und vor allem hilfreiches Buch."
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