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Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen
 
 
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Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen [Taschenbuch]

Martin Ester (Autor), Jörg Sander (Autor)
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
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Martin Ester
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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar.

Buchrückseite

Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar.
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In diesem Buch (Mehr dazu)
Einleitungssatz
Kommerzielle Gerate wie etwa Scannerkassen sowie wissenschaftliche Instrumente wie z.B. Erdbeobachtungssatelliten oder Gensequenzierungsautomaten generieren immer groere Mengen von immer komplexeren Daten. Lesen Sie die erste Seite
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
8 von 8 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Das Buch richtet sich vor allem an Studenten im Bereich Knowledge Discovery/Data Mining. Zu Beginn werden die nötigen Grundlagen (Datenbanken und Statistik) relativ einfach erläutert, um den Leser auf den nötigen Wissensstand zu bringen. Danach werden die Themen Clustering, Klassifikation, Assoziationsregeln und Generalisierung zuerst mit den Standardverfahren und schließlich mit spezielleren Verfahren und dazugehörigen Algorithmen erklärt. Den Abschluß bildet ein Überblick über besondere Anwendungen (temporal/spatial Data Mining, Text- und Web-Mining), sowie über andere Paradigmen (logische Programmierung, genetische Algorithmen, neuronale Netze). Vorteilhaft ist auch die Literaturliste nach jedem Kapitel. Trotz des Grundlagen-Kapitels sollte man mathematische Kenntnisse (insbesondere Statistik) sowie Übung im Lesen von Algorithmen in Pseudo-Code mitbringen.
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