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Introduction to Data Mining

por Tan, Pang-Ning; Steinbach, Michael [autor]; Kumar, Vipin [autor].
Editor: Estados Unidos de América: Pearson, 2005Descripción: vii; 769 páginas : ilustraciones, tablas y gráficas.ISBN: 9780321321367; 0321321367.Tema(s): Procesamiento de datos | Minería de datos | Procesamiento electrónico de datos | Recuperación de información | Programa de Ingeniería de SistemasRecursos en línea: Acceso online exclusivo para comunidad Unicoc.
Contenidos:
1 Introduction. -- 2 Data. -- 3 Exploring Data. -- 4 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model Evaluation. -- 5 Classification: Alternative Techniques. -- 6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms. -- 7 Association Analysis: Advanced Concepts. -- 8 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms. -- 9 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms. -- 10 Anomaly Detection.
Resumen: Introducción a la minería de datos presenta conceptos y algoritmos fundamentales para quienes aprenden minería de datos por primera vez. Cada concepto se explora a fondo y se respalda con numerosos ejemplos. El texto requiere sólo una formación modesta en matemáticas. Cada tema principal está organizado en dos capítulos, comenzando con conceptos básicos que brindan los antecedentes necesarios para comprender cada técnica de minería de datos, seguidos de conceptos y algoritmos más avanzados.
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Bogotá (Dr. David Ordóñez Rueda) - Campus Norte

Campus Norte

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Referencias bibliográficas al final de cada capítulo.

1 Introduction. --

2 Data. -- 3 Exploring Data. -- 4 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model Evaluation. -- 5 Classification: Alternative Techniques. -- 6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms. -- 7 Association Analysis: Advanced Concepts. -- 8 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms. -- 9 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms. -- 10 Anomaly Detection.

Introducción a la minería de datos presenta conceptos y algoritmos fundamentales para quienes aprenden minería de datos por primera vez. Cada concepto se explora a fondo y se respalda con numerosos ejemplos. El texto requiere sólo una formación modesta en matemáticas. Cada tema principal está organizado en dos capítulos, comenzando con conceptos básicos que brindan los antecedentes necesarios para comprender cada técnica de minería de datos, seguidos de conceptos y algoritmos más avanzados.

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