صورة من Google Jackets

Data mining : practical machine learning tools and techniques / Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall.

بواسطة: المساهم: نوع المادة : نصنصالسلاسل: Morgan Kaufmann series in data management systemsتفاصيل النشر: Burlington, MA : Morgan Kaufmann, c2011.الطبعة: 3rd edالوصف: xxxiii, 629 p. : ill. ; 24 cmردمك:
  • 9780123748560 (pbk.)
  • 0123748569 (pbk.)
الموضوع: تصنيف ديوي العشري:
  • 006.312 22 WID
تصنيف مكتبة الكونجرس:
  • QA76.9.D343 W58 2011
المحتويات:
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.
نوع المادة: كتاب مراجعات من LibraryThing.com:
وسوم من هذه المكتبة: لا توجد وسوم لهذا العنوان في هذه المكتبة. قم بتسجيل الدخول لإضافة الوسوم.
التقييم باستخدام النجوم
    متوسط التقييم: 0.0 (0 صوتًا)
المقتنيات
المكتبة الحالية رقم الاستدعاء حالة
المكتبة المركزية بالمجمعة (CL) 006.312 WID (استعراض الرف(يفتح أدناه)) المتاح
إجمالي الحجوزات: 0

Includes bibliographical references (p. 587-605) and index.

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.

لا توجد تعليقات على هذا العنوان.

شارك