|
||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||
 Gutschein erhalten
Tauschen Sie jetzt Data Mining. Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems): Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) gegen einen Amazon-Gutschein in Höhe von EUR 12,10 ein - einlösbar für Tausende von Artikeln bei Amazon.de. Entdecken Sie mehr eintauschbare Bücher im Bücher Trade-In Shop. Bitte beachten Sie die Teilnahmebedingungen.
 Jetzt für Amazon Student anmelden und um 20% erhöhten Eintauschwert sichern. |
|
Dieses Buch gibt es in einer neuen Auflage:
|
Produktinformation
Möchten Sie die Produktinformationen aktualisieren oder Feedback zu den Produktabbildungen geben?
Ist der Verkauf dieses Produkts für Sie nicht akzeptabel? |
Mehr über die Autoren
Entdecken Sie Bücher, lesen Sie über Autoren und mehr
Produktbeschreibungen
Pressestimmen
"Jiawei, Micheline, and Jian give an encyclopedic coverage of all the related methods, from the classic topics of clustering and classification, to database methods (association rules, data cubes) to more recent and advanced topics (SVD/PCA , wavelets, support vector machines).. Overall, it is an excellent book on classic and modern data mining methods alike, and it is ideal not only for teaching, but as a reference book."- Christos Faloutsos, Carnegie Mellon University
Kurzbeschreibung
Our capabilities of generating and collecting data have increased rapidly in the last 30 or 40 years. This has resulted in an explosive growth of stored data, followed by the desire to use the information in that data. Data Mining: Concepts and Techniques is the first text to offer a comprehensive examination of the principles and methods at work in the rapidly advancing field of data mining. Written from a database perspective to accommodate the largest group of data mining students and practitioners, it offers readers an in-depth theoretical orientation and extensive practical instruction they can apply directly in their own projects. Each chapter functions as a stand-alone guide to an important topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used-directly or with strategic modification - against live data. The obvious choice for data mining instructors and their students, this book will establish itself as the bible for professionals in the field, including IT managers, database programmers and architects, applications developers and technically savvy data users.
Welche anderen Artikel kaufen Kunden, nachdem sie diesen Artikel angesehen haben?
In diesem Buch
(Mehr dazu)
Vorgeschlagene Tags zu ähnlichen Produkten(Was ist das?)Setzen Sie den ersten relevanten Tag hinzu (ein Schlüsselwort, das mit diesem Produkt in engem Zusammenhang steht).
|
Kundenrezensionen
Die hilfreichsten Kundenrezensionen
Format:Gebundene Ausgabe
Dieses Buch war mein Einstiegsbuch in das Gebiet "Data Mining". Es enthält eine hervorragende Übersicht über die wichtigsten Techniken und aktuelle Trends. Man kann es in drei Teile einteilen: a) eine Darstellung zur Daten, Datenbanken und die Vorbereitung von Daten für die Analyse sowie die Aufbereitung von großen Datenmengen in OLAP-Systemen, b) grundlegende Techniken des Data Mining wie Cluster-Verfahren, Assoziationsanalyse etc., die Standard und Pflichtprogramm sind, c) ein Ausblick zu aktuellen Techniken und Trends. Der letzte Teil ist interessant, aber möglicherweise nicht für jeden geeignet. Der Teil a) ist möglicherweise für Leser ohne Datenbank als technische Grundlage zu speziell. Doch der Teil b) ist für sich genommen den Preis ebenfalls alleine wert, weil die Darstellung so gelungen und gut nachvollziehbar ist. Die anderen beiden Teile könnte mann (wie in meinem Fall) später lesen, als hätte man noch zwei weitere Bücher.
0 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
Dieses Werk umfasst das gesamte Gebiet des Data Minings. Ich studiere momentan an einer Universität Informatik (Master) mit Schwerpunkt Data Mining. In meinem Studium kann ich dieses Buch sehr gut gebrauchen. Die Aufmachung ist ebenfalls toll.
Dieser Beitrag ist bereit für eine Sentiment Analysis ;)
Dieser Beitrag ist bereit für eine Sentiment Analysis ;)
Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)
Amazon.com:
7 Rezensionen
24 von 24 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Good high-level review with little mathematics.
8. Dezember 2006
Format:Gebundene Ausgabe
This is a great textbook for an undergraduate or layperson to the information sciences, but specialists may find it lacking depth. It is very good at identifying practices and principles that would guide a high-level planner toward a sound research program. That said, this book exhaustively covers the breadth of the modern field at the expense of formulas, algorithms, and source code that would have been valuable to an engineer or scientist with plans to implement.
* Buy this book if you require a high-level understanding of the concepts and techniques used in the field.
* Don't buy this book if you are planning to specialize in data mining, or if you have plans to implement yourself.
* Buy this book if you require a high-level understanding of the concepts and techniques used in the field.
* Don't buy this book if you are planning to specialize in data mining, or if you have plans to implement yourself.
8 von 8 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Significant improvements since first edition
20. September 2006
Format:Gebundene Ausgabe
I have read the first edition of this book years before. This second edition has significant improvements. Core topic (classification, clustering, association rules) is very detailed and much easier to read. The author also add much material about advanced topics such as graph mining, multimedia mining, stream and time series mining, etc. Although these advanced topics are not as well writen as core topics, at least you will get idea about what's going on in these areas.
4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
efficient, if technically a bit shallow
24. Oktober 2008
Format:Gebundene Ausgabe|Von Amazon bestätigter Kauf
This is a useful book: it provides the most comprehensive state of the art overview of data-mining technology I know of. The emphasis is on 'overview' however - you can find starting points and intuitions, but you will not be able to to do anything very ambitious just on the basis of the purely technical information here. At one point, the details of how linear classifiers work are swept under the carpet with a faintly crass remark about 'fancy math tricks'. If linear classifiers are 'fancy math tricks', what does that make variational methods for probabilistic data modelling? Note, in fact, that advanced machine learning in general, where fancy math tricks are ubiquitous and unavoidable, is not touched - an interesting implicit distinction.
Further, this is not a book you are likely to read for pleasure, for either the prose or the presentation. If you are not professionally involved, you neither need nor want it.
Nevertheless, given all those reservations, I'm happy to have it on the shelf.
Further, this is not a book you are likely to read for pleasure, for either the prose or the presentation. If you are not professionally involved, you neither need nor want it.
Nevertheless, given all those reservations, I'm happy to have it on the shelf.
Waren diese Rezensionen hilfreich?
Wir wollen von Ihnen hören.
Kunden diskutieren
|
Das Forum zu diesem Produkt
Fragen stellen, Meinungen austauschen, Einblicke gewinnen Aktive Diskussionen in ähnlichen Foren
Kundendiskussionen durchsuchen
|
Ähnliche Foren
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lieblingslisten
|
|
Ähnliche Artikel finden
Anhand des Sachgebietes nach ähnlichen Produkten suchen:
Ihr Kommentar
Möchten Sie die Produktinformationen aktualisieren oder Feedback zu den Produktabbildungen geben?
