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Data Mining: Practical Machine Learning…
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second… (edição: 2005)

de Ian H. Witten, Eibe Frank

MembrosResenhasPopularidadeAvaliação médiaConversas
392148,686 (3.67)Nenhum(a)
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. Please visit the book companion website. It contains Powerpoint slides for Chapters 1-12. This is a very comprehensive teaching resource, with many PPT slides covering each chapter of the book Online Appendix on the Weka workbench; again a very comprehensive learning aid for the open source software that goes with the book Table of contents, highlighting the many new sections in the 4th edition, along with reviews of the 1st edition, errata, etc.… (mais)
Membro:amodaj
Título:Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
Autores:Ian H. Witten
Outros autores:Eibe Frank
Informação:Morgan Kaufmann (2005), Edition: 2, Paperback, 560 pages
Coleções:Sua biblioteca
Avaliação:
Etiquetas:engineering

Detalhes da Obra

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques de Ian H. Witten

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Edition
by Ian H. Witten (Author), Eibe Frank (Author), Mark A. Hall (Author), Christopher J. Pal
  cwarber | Apr 27, 2017 |
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Nome do autorFunçãoTipo de autorObra?Status
Ian H. Wittenautor principaltodas as ediçõescalculado
Frank, Eibeautor principaltodas as ediçõesconfirmado
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Título canônico
Informação do Conhecimento Comum em inglês. Edite para a localizar na sua língua.
Título original
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Pessoas/Personagens
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Epígrafe
Dedicatória
Primeiras palavras
Citações
Últimas palavras
Aviso de desambiguação
Editores da Publicação
Autores Resenhistas (normalmente na contracapa do livro)
Idioma original
Informação do Conhecimento Comum em alemão. Edite para a localizar na sua língua.
CDD/MDS canônico

Referências a esta obra em recursos externos.

Wikipédia em inglês (1)

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. Please visit the book companion website. It contains Powerpoint slides for Chapters 1-12. This is a very comprehensive teaching resource, with many PPT slides covering each chapter of the book Online Appendix on the Weka workbench; again a very comprehensive learning aid for the open source software that goes with the book Table of contents, highlighting the many new sections in the 4th edition, along with reviews of the 1st edition, errata, etc.

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