Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Principles of Data Mining (Record no. 356174)

MARC details
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.