Data mining : practical machine learning tools and techniques

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Witten, Ian H.
Otros autores o Colaboradores: Frank, Eibe (Autor), Hall, Mark A. (Autor), Autor (Autor)
Formato: Libro
Lengua:inglés
Datos de publicación: Amsterdam : Morgan Kaufmann, 2011
Edición:3rd ed.
Temas:
Acceso en línea:Consultar en el Cátalogo
Notas:Incluye índice y bibliografía
Descripción Física:xxxiii, 629 p. : il. ; 24 cm.
ISBN:9780123748560
Tabla de Contenidos:
  • 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.