Incluye referencias bibliográficas.

CHAPTER 1 Introduction. -- CHAPTER 2 Overview of the Data Mining Process. -- CHAPTER 3 Data Visualization. -- CHAPTER 4 Dimension Reduction. -- CHAPTER 5 Evaluating Predictive Performance. -- CHAPTER 6 Multiple Linear Regression. -- CHAPTER 7 k-Nearest Neighbors (kNN). -- CHAPTER 8 The Naive Bayes Classifier. -- CHAPTER 9 Classification and Regression Trees. -- CHAPTER 10 Logistic Regression. -- CHAPTER 11 Neural Nets. -- CHAPTER 12 Discriminant Analysis. -- CHAPTER 13 Combining Methods: Ensembles and Uplift Modeling. -- CHAPTER 14 Association Rules and Collaborative Filtering. -- CHAPTER 15 Cluster Analysis. -- CHAPTER 16 Handling Time Series. -- CHAPTER 17 Regression-Based Forecasting. -- CHAPTER 18 Smoothing Methods. -- CHAPTER 19 Social Network Analytics. -- CHAPTER 20 Text Mining. -- CHAPTER 21 Cases.

Este libro proporciona una guía profunda y detallada sobre técnicas fundamentales de minería de datos. El libro guía a los lectores a través del uso del software Python para desarrollar técnicas y modelos predictivos con el fin de describir y encontrar patrones en los datos. Los autores usan ejemplos interesantes del mundo real para desarrollar una comprensión teórica y práctica de los métodos clave de minería de datos, con un enfoque en el análisis en lugar de la programación. El libro incluye discusiones sobre las subrutinas de Python, lo que permite a los lectores trabajar de forma práctica con los datos proporcionados. A lo largo del libro, las aplicaciones de los temas discutidos centrarse en el problema empresarial como motivación y evitar la teoría estadística innecesaria. Los temas tratados incluyen series temporales, minería de texto y reducción de dimensiones. Cada capítulo concluye con ejercicios que permiten a los lectores ampliar su comprensión del material presentado. Más de una docena de casos que requieren su uso se presentan las diferentes técnicas de extracción de datos y un sitio web relacionado presenta más de dos docenas de conjuntos de datos, soluciones de ejercicios, diapositivas de PowerPoint y soluciones de casos

Unicoc Ingeniería De Sistemas 109967

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