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Introduction to Data Mining (Englisch) Gebundene Ausgabe – 7. Juli 2005

4 von 5 Sternen 2 Kundenrezensionen

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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Synopsis

Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms. Quotes This book provides a comprehensive coverage of important data mining techniques. Numerous examples are provided to lucidly illustrate the key concepts. -Sanjay Ranka, University of Florida In my opinion this is currently the best data mining text book on the market. I like the comprehensive coverage which spans all major data mining techniques including classification, clustering, and pattern mining (association rules). -Mohammed Zaki, Rensselaer Polytechnic Institute



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Format: Taschenbuch
I have to use this book for my study. It shows lots of examples for data mining (or Big Data). That's nice. But the structure is the worst I've ever seen in a study book. Only a list showing the labels of the main chapters - that's it. The glossary sums up lists of page numbers (for some concepts there are 40 pages the reader has to scan!). The content of the glossary is bad as well: including an entry as e.g. the word "with", or "vector" ! A glossary is for key words - not for simple words of the language!
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Von Beebear am 13. Dezember 2012
Format: Gebundene Ausgabe Verifizierter Kauf
I did some internet research and found this book to be highly recommended. I fully agree. It is a very good introduction to various methods of machine learning. The explanations are very easy to follow while that book is not chatty. After each chapter there is a long list of bibliography reference. However, this introduction itself doesn't go into much algorithmic details.
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