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Das Buch lehrt Data-Mining-Konzepte und sein Inhalt ist nicht mit einer Programmiersprache verbunden. Daher kann man das Buch unabhängig davon verwenden, ob man Data-Mining-Konzepte lernen/unterrichten möchte oder nicht. Das Buch behandelt wichtige Themen wie Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Clustering, unausgewogene Daten, Erkennung von Anomalien (d. h. verrauschte Daten, Beobachtungen, die nicht in die Normalverteilung passen, Ausreißer usw.) mithilfe von statistischen, Clustering- und anderen Techniken.

Produktbeschreibung
Das Buch lehrt Data-Mining-Konzepte und sein Inhalt ist nicht mit einer Programmiersprache verbunden. Daher kann man das Buch unabhängig davon verwenden, ob man Data-Mining-Konzepte lernen/unterrichten möchte oder nicht. Das Buch behandelt wichtige Themen wie Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Clustering, unausgewogene Daten, Erkennung von Anomalien (d. h. verrauschte Daten, Beobachtungen, die nicht in die Normalverteilung passen, Ausreißer usw.) mithilfe von statistischen, Clustering- und anderen Techniken.
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Autorenporträt
T.Rajesh si è laureato con un B.Tech nel 2006 presso l'Università JNT, India e ha completato il M.Tech presso ilCBIT, India nel 2009. Attualmente lavora come professore assistente presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria, G. Narayanamma Institute of Technology & Science for women College, India. Ha circa 14 anni di esperienza di insegnamento.