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Data Mining

Author: Jürgen Cleve; Uwe Lämmel
Publisher: Berlin ; Boston : De Gruyter Oldenbourg, [2016] ©2016
Series: De Gruyter Studium.
Edition/Format:   eBook : Document : GermanView all editions and formats
Summary:
In den modernen Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche  Read more...
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Details

Genre/Form: Electronic books
Additional Physical Format: Print version:
Cleve, Jürgen.
Data mining.
Berlin ; Boston : De Gruyter Studium, [2016]
(DLC) 2015049805
(OCoLC)933386151
Material Type: Document, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Jürgen Cleve; Uwe Lämmel
ISBN: 9783110456776 311045677X
OCLC Number: 987749133
Language Note: In German.
Description: 1 online resource (328 pages).
Contents: Vorwort ; Inhaltsverzeichnis ; 1. Einführung ; 1.1 Auswertung von Massendaten ; 1.2 Data Mining und Business Intelligence ; 1.3 Ablauf einer Datenanalyse ; 1.4 Interdisziplinarität ; 1.5 Erfolgreiche Beispiele ; 1.6 Werkzeuge ; 1.6.1 KNIME ; 1.6.2 WEKA ; 1.6.3 JavaNNS 2. Grundlagen des Data Mining 2.1 Grundbegriffe ; 2.2 Datentypen ; 2.3 Abstands- und Ähnlichkeitsmaße ; 2.4 Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze ; 2.5 Logik ; 2.6 Überwachtes und unüberwachtes Lernen ; 3. Anwendungsklassen ; 3.1 Cluster-Analyse ; 3.2 Klassifikation 3.3 Numerische Vorhersage 3.4 Assoziationsanalyse ; 3.5 Text Mining ; 3.6 Web Mining ; 4. Wissensrepräsentation ; 4.1 Entscheidungstabelle ; 4.2 Entscheidungsbäume ; 4.3 Regeln ; 4.4 Assoziationsregeln ; 4.5 Instanzenbasierte Darstellung ; 4.6 Repräsentation von Clustern 4.7 Neuronale Netze als Wissensspeicher 5. Klassifikation ; 5.1 K-Nearest Neighbour ; 5.1.1 K-Nearest-Neighbour-Algorithmus ; 5.1.2 Ein verfeinerter Algorithmus ; 5.2 Entscheidungsbaumlernen ; 5.2.1 Erzeugen eines Entscheidungsbaums ; 5.2.2 Auswahl eines Attributs 5.2.3 Der ID3-Algorithmus zur Erzeugung eines Entscheidungsbaums 5.2.4 Entropie ; 5.2.5 Der Gini-Index ; 5.2.6 Der C4.5-Algorithmus ; 5.2.7 Probleme beim Entscheidungsbaumlernen ; 5.2.8 Entscheidungsbaum und Regeln ; 5.3 Naive Bayes ; 5.3.1 Bayessche Formel
Series Title: De Gruyter Studium.
Responsibility: Jürgen Cleve, Uwe Lämmel.
More information:

Abstract:

In den modernen Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben.

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