Normal view
MARC view
Principles of Data Mining (Record no. 356174)
[ view plain ]
000 -Маркер записи | |
---|---|
Контрольное поле постоянной длины | 04207nam a22005295i 4500 |
001 - Контрольный номер | |
Контрольное поле | vtls000483465 |
005 - Дата корректировки | |
Контрольное поле | 20210922065613.0 |
007 - Кодируемые данные (физ. описан.) | |
Контрольное поле постоянной длины | cr nn 008mamaa |
008 - Кодируемые данные | |
Контрольное поле постоянной длины | 140715s2013 xxk| s |||| 0|eng d |
020 ## - Индекс ISBN | |
ISBN | 9781447148845 |
-- | 978-1-4471-4884-5 |
024 7# - Прочие стандартные номера | |
Стандартный номер | 10.1007/978-1-4471-4884-5 |
Источник номера | doi |
035 ## - Системный контрольный номер | |
Системный контрольный номер | to000483465 |
040 ## - Источник каталогиз. | |
Служба первич. каталог. | Springer |
Служба, преобразующая запись | Springer |
Организация, изменившая запись | RU-ToGU |
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса | |
Классификационный индекс | QA75.5-76.95 |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | UNH |
Источник кода | bicssc |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | UND |
Источник кода | bicssc |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | COM030000 |
Источник кода | bisacsh |
082 04 - Индекс Дьюи | |
Индекс Дьюи | 025.04 |
Номер издания | 23 |
100 1# - Автор | |
Автор | Bramer, Max. |
Роль лиц | author. |
9 (RLIN) | 307580 |
245 10 - Заглавие | |
Заглавие | Principles of Data Mining |
Физический носитель | electronic resource |
Ответственность | by Max Bramer. |
250 ## - Сведения об издании | |
Основные сведения об издании | 2nd ed. 2013. |
260 ## - Выходные данные | |
Место издания | London : |
Издательство | Springer London : |
-- | Imprint: Springer, |
Дата издания | 2013. |
300 ## - Физическое описание | |
Объем | XIV, 440 p. 101 illus. |
Иллюстрации/тип воспроизводства | online resource. |
336 ## - Тип содержимого | |
Тип содержимого | text |
Content type code | txt |
Source | rdacontent |
337 ## - Средство доступа | |
Средство доступа | computer |
Media type code | c |
Source | rdamedia |
338 ## - Тип носителя | |
Тип носителя | online resource |
Carrier type code | cr |
Source | rdacarrier |
490 1# - Серия | |
Заглавие серии | Undergraduate Topics in Computer Science, |
ISSN серии | 1863-7310 |
505 0# - Примечание о содержании | |
Содержание | Introduction to Data Mining -- Data for Data Mining -- Introduction to Classification: Naïve Bayes and Nearest Neighbour -- Using Decision Trees for Classification -- Decision Tree Induction: Using Entropy for Attribute Selection -- Decision Tree Induction: Using Frequency Tables for Attribute Selection -- Estimating the Predictive Accuracy of a Classifier -- Continuous Attributes -- Avoiding Overfitting of Decision Trees -- More About Entropy -- Inducing Modular Rules for Classification -- Measuring the Performance of a Classifier -- Dealing with Large Volumes of Data -- Ensemble Classification -- Comparing Classifiers -- Associate Rule Mining I -- Associate Rule Mining II -- Associate Rule Mining III -- Clustering -- Mining -- Appendix A – Essential Mathematics -- Appendix B – Datasets -- Appendix C – Sources of Further Information -- Appendix D – Glossary and Notation -- Appendix E – Solutions to Self-assessment Exercises -- Index. |
520 ## - Аннотация | |
Аннотация | Data Mining, the automatic extraction of implicit and potentially useful information from data, is increasingly used in commercial, scientific and other application areas. Principles of Data Mining explains and explores the principal techniques of Data Mining: for classification, association rule mining and clustering. Each topic is clearly explained and illustrated by detailed worked examples, with a focus on algorithms rather than mathematical formalism. It is written for readers without a strong background in mathematics or statistics, and any formulae used are explained in detail. This second edition has been expanded to include additional chapters on using frequent pattern trees for Association Rule Mining, comparing classifiers, ensemble classification and dealing with very large volumes of data. Principles of Data Mining aims to help general readers develop the necessary understanding of what is inside the 'black box' so they can use commercial data mining packages discriminatingly, as well as enabling advanced readers or academic researchers to understand or contribute to future technical advances in the field. Suitable as a textbook to support courses at undergraduate or postgraduate levels in a wide range of subjects including Computer Science, Business Studies, Marketing, Artificial Intelligence, Bioinformatics and Forensic Science. |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Computer Science. |
9 (RLIN) | 155490 |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Database management. |
9 (RLIN) | 566224 |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Information storage and retrieval systems. |
9 (RLIN) | 137013 |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Artificial intelligence. |
9 (RLIN) | 274099 |
650 14 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Computer Science. |
9 (RLIN) | 155490 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Information Storage and Retrieval. |
9 (RLIN) | 303027 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Database Management. |
9 (RLIN) | 566226 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Artificial Intelligence (incl. Robotics). |
9 (RLIN) | 274102 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Programming Techniques. |
9 (RLIN) | 566312 |
710 2# - Другие организации | |
Организация/юрисдикция | SpringerLink (Online service) |
9 (RLIN) | 143950 |
773 0# - Источник информации | |
Название источника | Springer eBooks |
830 #0 - Заголовок добавочной библ.записи на серию — унифицированное заглавие | |
Унифицированное заглавие | Undergraduate Topics in Computer Science, |
9 (RLIN) | 318115 |
856 40 - Электронный адрес документа | |
URL | <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-4884-5">http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-4884-5</a> |
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | |
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | ZDB-2-SCS |
999 ## - Системные контрольные номера (Koha) | |
biblionumber (Koha) | 356174 |
No items available.