Incluye referencias bibliográficas

CHAPTER 1 Introduction. -- CHAPTER 2 Data, measurements, and data preprocessing. -- CHAPTER 3 Data warehousing and online analytical processing. -- CHAPTER 4 Pattern mining: basic concepts and methods. -- CHAPTER 5 Pattern mining: advanced methods. -- CHAPTER 6 Classification: basic concepts and methods. -- CHAPTER 7 Classification: advanced methods. -- CHAPTER 8 Cluster analysis: basic concepts and methods. -- CHAPTER 9 Cluster analysis: advanced methods. -- CHAPTER 10 Deep learning. -- CHAPTER 11 Outlier detection. -- CHAPTER 12 Data mining trends and research frontiers.

Minería de datos: conceptos y técnicas proporciona los conceptos y técnicas en el procesamiento de datos o información recopilados, que se utilizarán en diversas aplicaciones. Específicamente, explica la minería de datos y las herramientas utilizadas para descubrir conocimiento a partir de los datos recopilados. Este libro se conoce como descubrimiento de conocimiento a partir de datos (KDD). Se centra en la viabilidad, utilidad, eficacia y escalabilidad de las técnicas de grandes conjuntos de datos. Después de describir la minería de datos, esta edición explica los métodos de conocimiento, preprocesamiento, procesamiento y almacenamiento de datos. Luego presenta información sobre almacenes de datos, procesamiento analítico en línea (OLAP) y tecnología de cubo de datos. Luego, se describen los métodos involucrados en la extracción de patrones frecuentes, asociaciones y correlaciones para grandes conjuntos de datos. El libro detalla los métodos para la clasificación de datos e introduce los conceptos y métodos para la agrupación de datos. Los capítulos restantes analizan la detección de valores atípicos y las tendencias, aplicaciones y fronteras de investigación en la minería de datos. Este libro está destinado a estudiantes de Ciencias de la Computación, desarrolladores de aplicaciones, profesionales de negocios e investigadores que buscan información sobre minería de datos. Presenta docenas de algoritmos y ejemplos de implementación, todos en pseudocódigo y adecuados para su uso en proyectos de minería de datos a gran escala del mundo real. Aborda temas avanzados como la minería de bases de datos relacionales de objetos, bases de datos espaciales, bases de datos multimedia, bases de datos de bases de datos de texto, la World Wide Web y aplicaciones en varios campos Brinda una visión integral y práctica de los conceptos y técnicas que necesita para aprovechar al máximo sus datos

Unicoc Ingeniería De Sistemas 109967

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