Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques
Vraag het Shophulp, de AI-assistent van bol
Je leest ebooks gemakkelijk op je kobo e-reader, of op je smartphone of tablet met de Kobo via bol app.

Ian H. Witten
(Bron: Wikipedia. Beschikbaar onder de licentie Creative Commons Naamsvermelding/Gelijk delen.)"
Samenvatting
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts, along with practical advice on applying these tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated fourth edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning teaches readers everything they need to know to get going, from preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, to the algorithmic methods at the heart of successful data mining approaches.
Extensive updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including substantial new chapters on probabilistic methods and on deep learning. Accompanying the book is a new version of the popular WEKA machine learning software from the University of Waikato. Authors Witten, Frank, Hall, and Pal include today's techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research.
Please visit the book companion website at https://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/book.html.
It contains
- Powerpoint slides for Chapters 1-12. This is a very comprehensive teaching resource, with many PPT slides covering each chapter of the book
- Online Appendix on the Weka workbench; again a very comprehensive learning aid for the open source software that goes with the book
- Table of contents, highlighting the many new sections in the 4th edition, along with reviews of the 1st edition, errata, etc.
- Provides a thorough grounding in machine learning concepts, as well as practical advice on applying the tools and techniques to data mining projects
- Presents concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods
- Includes a downloadable WEKA software toolkit, a comprehensive collection of machine learning algorithms for data mining tasks-in an easy-to-use interactive interface
- Includes open-access online courses that introduce practical applications of the material in the book
Productspecificaties
Inhoud
- Taal
- en
- Uitvoering
- E-book
- Oorspronkelijke releasedatum
- 01 oktober 2016
- Aantal pagina's
- 654
Duidt aan welk type EPUB bestand het ebook is: EPUB, EPUB2 of EPUB3. EPUB3 is het meest toegankelijk.
- Adobe ePub
Duidt aan op welke manier het ebook beveiligd is. Deze informatie is niet relevant als je jouw bol-account hebt gekoppeld aan je Kobo e-reader of app. Wil je het ebook los downloaden, dan merk je bij DRM-vrij of watermerk niets. Staat hier Adobe DRM, dan heb je een (gratis) Adobe-programma nodig om het te kunnen downloaden.
- Adobe DRM
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Tweede Auteur
- Co Auteur
- Hoofduitgeverij
Lees mogelijkheden
- Lees dit ebook op
- Desktop (Mac en Windows)Kobo e-readerAndroid (smartphone en tablet)iOS (smartphone en tablet)Windows (smartphone en tablet)
Toegankelijkheidsinformatie
Toegankelijkheidskenmerken tonen aan in hoeverre het ebook door iedere lezer, ook die met een beperking, gebruikt kan worden
- Inhoudsopgave beschikbaarAanpassingen mogelijk aan lettertype en tekstopmaakVisueel aanpasbaar
- Details toegankelijkheidskenmerken Ebook
- OriëntatiepuntnavigatieDoelen van links duidelijkLogische leesvolgordeGebruik van kleur
- Inhoud van Ebook Bevat
- Tekst
- Wiskundige of Chemische Inhoud Ebook
- Toegankelijke wiskundige inhoud in MathML
Informatie over de fabrikant
- Fabrikantgegevens
- De informatie van de fabrikant is momenteel niet beschikbaar.
Overige kenmerken
- Editie
- 4
- Studieboek
- Ja
- Verpakking breedte
- 191 mm
- Verpakking hoogte
- 235 mm
- Verpakkingsgewicht
- 0 g
EAN
- EAN
- 9780128043578
Productveiligheid
De verantwoordelijk marktdeelnemer in de EU zorgt voor het nakomen van verplichtingen op het gebied van productveiligheid.
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Boek, ebook of luisterboek?
- Beschikbaarheid
- Taal
- Toegankelijkheidsinformatie
Documenten
Reviews
Geschreven bij: Data Mining
- Heldere uitleg
- Volledig
- af en toe wat saai
Het boek Data Mining is goed opgebouwd het gaat eerst in op de algemene theorie van Data Mining en daarna wordt wiskundig en tekstueel de meeste modellen en filters en boosters besproken. Na het afronden van dat geheel gaat het boek in op een analyse tool voor Data Mining en bespreekt deze. Het enige wat minder goed tot niet in het boek uitgelegd werd is hoe men het ontworpen model kan gebruiken om de uitkomsten van een dataset te voorspellen (Dit kan o.a. via de Explorer en CLI maar was wel flink zoeken op internet). Mocht u een boek zoeken wat minder wiskundig en minder diep ingaat op de modellen kunt u ook eens naar het boek “predictive analytics” van eric siegel kijken. Dit boek heb ik in aanloop naar dit boek gelezen en werkt verduidelijkend
Geschreven bij: Data Mining
comprehensive but not enough about text mining which I found a bit disappointing. Other than that an excelent source of basic info about data nining.
Kies gewenste uitvoering
Ebook is direct beschikbaar na aankoop
Ebooks lezen is voordelig
Dag en nacht klantenservice
Veilig betalen
- Houd er rekening mee dat je downloadartikelen niet kunt annuleren of retourneren. Bij nog niet verschenen producten kun je tot de verschijningsdatum annuleren.





