Data mining

Título:

Data mining: practical machine learning tools and techniques

Autor:

Witten, Ian H.

Colaboradores:

Frank, Eibe (Autor)Hall, Mark A. (Autor) (Autor)

Temas:

MINERÍA DE DATOS ; 

Palabras clave:

aprendizaje automático; 

Edición:

3rd ed.

Localización electrónica:

Descripción física:

xxxiii, 629 p.: il. ;  24 cm.

ISBN:

9780123748560

Idioma:

Inglés, 

País:

Estados Unidos

Publicación:

Amsterdam : Morgan Kaufmann, 2011

Nota general:

Incluye índice y bibliografía

Puede solicitar más fácilmente el ejemplar con: H.2.8 WIT

Part I. Machine Learning Tools and Techniques: 
   1. Whats iIt all about?
   2. Input: concepts, instances, and attributes 
   3. Output: knowledge representation 
   4. Algorithms: the basic methods 
   5. Credibility: evaluating whats been learned 

Part II. Advanced Data Mining: 
   6. Implementations: real machine learning schemes
   7. Data transformation 
   8. Ensemble learning 
   9. Moving on: applications and beyond 

Part III. The Weka Data MiningWorkbench: 
   10. Introduction to Weka
   11. The explorer 
   12. The knowledge flow interface 
   13. The experimenter 
   14 The command-line interface 
   15. Embedded machine learning 
   16. Writing new learning schemes
   17. Tutorial exercises for the weka explorer.