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Data Mining : Datenanalyse für Künstliche Intelligenz / Jürgen Cleve, Uwe Lämmel

By: Contributor(s): Resource type: Ressourcentyp: Buch (Online)Book (Online)Language: German Series: De Gruyter StudiumPublisher: München ; Wien : De Gruyter Oldenbourg, [2024]Copyright date: ©2024Edition: 4. AuflageDescription: 1 Online-Ressource (XII, 336 Seiten)ISBN:
  • 9783111387703
  • 9783111388090
Subject(s): Genre/Form: Additional physical formats: 9783111387260 | Erscheint auch als: Data Mining. Druck-Ausgabe 4. Auflage. Berlin : De Gruyter, 2024. XII, 336 Seiten | Erscheint auch als: 9783111387260 printDDC classification:
  • 006.312 23/ger
RVK: RVK: ST 530 | QH 500 | QP 345 | ST 270DOI: DOI: 10.1515/9783111387703Online resources: Additional physical formats: Issued also in print
Contents:
Frontmatter
Vorwort
Inhalt
1 Einführung
2 Grundlagen des Data Mining
3 Anwendungsklassen
4 Wissensrepräsentation
5 Klassifikation
6 Cluster-Analyse
7 Assoziationsanalyse
8 Datenvorbereitung
9 Bewertung
10 Eine Data-Mining-Aufgabe
A Anhang – Beispieldaten
Literatur
Stichwortverzeichnis
Summary: Data Mining liefert Grundlagen für die Künstliche Intelligenz, indem es Technologien für die Analyse großer Datenmengen bereitstellt. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet eine Einführung in die wesentlichen Anwendungsgebiete und behandelt die zugehörigen Algorithmen. Die Beispiele und Aufgaben können mit frei verfügbaren Werkzeugen bearbeitet werden. Die vierte Auflage enthält inhaltliche Erweiterungen und Aktualisierungen.PPN: PPN: 188778943XPackage identifier: Produktsigel: ZDB-23-DGG | ZDB-23-OTI | ZDB-23-DEI | BSZ-23-DGG-S1UB | GBV-23-DGG-HHKONS2024 | EBA-CL-CHCOMSGSEN | EBA-CL-LAEC | EBA-DGALL | EBA-EBKALL | EBA-SSHALL | EBA-STMALL | GBV-deGruyter-alles | ZDB-23-OLI | BSZ-23-DGG-Sachsen | BSZ-23-EBA-C1UB
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