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Kundenrezension

4.0 von 5 Sternen Solide Grundlage für den Data-Miner von morgen, 18. Januar 2010
Rezension bezieht sich auf: Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) (Taschenbuch)
Das Buch bietet einen guten Rundumschlag der Data-Mining-Welt.

Alle Standardverfahren und einige ausgefallenere Bereiche werden praxisnahe durchleuchtet. Statt trockene Theorie und der sonst üblichen Menge an Beweisen geht der Autor lieber auf praktische Anwendungsgebiete ein und beleuchtet das "kann man sich vorstellen als". Das Werk eignet sich sowohl als Grundlagenkurs, als auch zum Nachschlagen. Die vielen Beispiele helfen schnell zu verstehen, wie ein bestimmtes Verfahren funktioniert. Neben den Algorithmen der Informatik werden auch Methoden der Statistik (für Informatiker verständlich) erläutert.

Der letzte Teil des Buches zu Weka ist eher nutzlos, wenn man auf andere Tools wie beispielsweise Rapidminer setzte. Leider werden hier einige Verfahren nur kurz angerissen und in Bezug auf ihre Nutzung in Weka erklärt. Hier hätte ich mir eher gewünscht die Verfahren detailliert zu erläutern. Dieser Teil des Buches nimmt leider knapp 120 der gut 500 Seiten ein. Verschenkter Platz, finde ich. Daher nur 4 Sterne.

Der Inhalt in Kürze:

- Was sind "Maschine Learning" und "Data Mining"?
- Grundlagen zu Konzepten, Instanzen und Attributen
- Wissensrepräsentation
- Algorithmen (z.B. Regel-Lernen, statistische Modelle, Assoziationsregeln, instanzbasiertes Lernen, Clustering)
- Evaluation (z.B. X-Validierung, Vorhersage-Wahrscheinlichkeiten)
- Implementierung von Verfahren (z.B. Klassifizierungsregeln, Bayes'sche Modelle)
- Transformation von Ein- und Ausgabe
- Weka
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