Data Mining in der Praxis - Sidiq, S Jahangeer;Mohanty, Sibani;Neha, Kandula
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Dieses Buch wurde entwickelt, um neue Techniken zur Sammlung von Daten zu erforschen und sie im Data Warehouse aufzubewahren und sie dann mit Hilfe bestimmter Techniken und Methoden vorzuverarbeiten und von schlechten Daten zu befreien. Diese Daten stehen für Data Mining zur Verfügung und müssen für eine angemessene Entscheidungsfindung verfügbar gemacht werden. In diesem Buch werden viele Arten von Klassifizierungsmethoden des überwachten Lernens diskutiert. Diese Methoden sind nützlich, um Wissen für die Anwendungen zu erhalten. Data Warehousing & Data Mining ist ein sich schnell…mehr

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Produktbeschreibung
Dieses Buch wurde entwickelt, um neue Techniken zur Sammlung von Daten zu erforschen und sie im Data Warehouse aufzubewahren und sie dann mit Hilfe bestimmter Techniken und Methoden vorzuverarbeiten und von schlechten Daten zu befreien. Diese Daten stehen für Data Mining zur Verfügung und müssen für eine angemessene Entscheidungsfindung verfügbar gemacht werden. In diesem Buch werden viele Arten von Klassifizierungsmethoden des überwachten Lernens diskutiert. Diese Methoden sind nützlich, um Wissen für die Anwendungen zu erhalten. Data Warehousing & Data Mining ist ein sich schnell entwickelnder Bereich, der sich mit großen Datenmengen befasst. Es ist der am meisten akzeptierte Bereich für Informatikstudenten, Forscher, Anwendungsentwickler und Wirtschaftsbosse. Dieser dynamische Bereich hat einen wichtigen Platz bei der Gestaltung der Welt eingenommen.
Autorenporträt
Dr. S Jahangeer Sidiq erwarb seinen MPhil/Phd-Abschluss an der Universität von Kaschmir. Derzeit arbeitet er als Assistenzprofessor an der School of Computer Application, Lovely Professional University, Punjab (Indien). Seine Hauptforschungsinteressen liegen in den Bereichen maschinelles Lernen und Data Mining.