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Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms (Anglais) Relié – 12 mai 2014

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Revue de presse

"This book by Mohammed Zaki and Wagner Meira Jr is a great option for teaching a course in data mining or data science. It covers both fundamental and advanced data mining topics, explains the mathematical foundations and the algorithms of data science, includes exercises for each chapter, and provides data, slides and other supplementary material on the companion website."
Gregory Piatetsky-Shapiro, Founder, ACM SIGKDD, the leading professional organization for Knowledge Discovery and Data Mining

"World-class experts, providing an encyclopedic coverage of all datamining topics, from basic statistics to fundamental methods (clustering, classification, frequent itemsets), to advanced methods (SVD, SVM, kernels, spectral graph theory). For each concept, the book thoughtfully balances the intuition, the arithmetic examples, as well the rigorous math details. It can serve both as a textbook, as well as a reference book."
Professor Christos Faloutsos, Carnegie Mellon University and winner of the ACM SIGKDD Innovation Award

Présentation de l'éditeur

The fundamental algorithms in data mining and analysis form the basis for the emerging field of data science, which includes automated methods to analyze patterns and models for all kinds of data, with applications ranging from scientific discovery to business intelligence and analytics. This textbook for senior undergraduate and graduate data mining courses provides a broad yet in-depth overview of data mining, integrating related concepts from machine learning and statistics. The main parts of the book include exploratory data analysis, pattern mining, clustering, and classification. The book lays the basic foundations of these tasks, and also covers cutting-edge topics such as kernel methods, high-dimensional data analysis, and complex graphs and networks. With its comprehensive coverage, algorithmic perspective, and wealth of examples, this book offers solid guidance in data mining for students, researchers, and practitioners alike.

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26 avril 2016
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Amazon.com: 4,4 sur 5 étoiles 10 commentaires
Doaa
5,0 sur 5 étoilesThis is absolutly the best introduction book to data mining
18 avril 2015 - Publié sur Amazon.com
Format: Relié|Achat vérifié
2 personnes ont trouvé cela utile.
Harold M. Martin
4,0 sur 5 étoilesA good book but avoid the Kindle version
24 février 2016 - Publié sur Amazon.com
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Une personne a trouvé cela utile.
A Reader
5,0 sur 5 étoilesDetailed examples for Math challenged like myself
25 mars 2017 - Publié sur Amazon.com
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li.yao
5,0 sur 5 étoilesFive Stars
29 novembre 2016 - Publié sur Amazon.com
Achat vérifié
G
5,0 sur 5 étoiles... and this is by far one of the must easy to follow books that I have seen
19 juillet 2014 - Publié sur Amazon.com
Format: Relié|Achat vérifié
9 personnes ont trouvé cela utile.

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