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Principles of Data Mining, Second Edition (Undergraduate Topics in Computer Science) (Anglais) Broché – 25 février 2013


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Data Mining, the automatic extraction of implicit and potentially useful information from data, is increasingly used in commercial, scientific and other application areas. Principles of Data Mining explains and explores the principal techniques of Data Mining: for classification, association rule mining and clustering. Each topic is clearly explained and illustrated by detailed worked examples, with a focus on algorithms rather than mathematical formalism. It is written for readers without a strong background in mathematics or statistics, and any formulae used are explained in detail. This second edition has been expanded to include additional chapters on using frequent pattern trees for Association Rule Mining, comparing classifiers, ensemble classification and dealing with very large volumes of data. Principles of Data Mining aims to help general readers develop the necessary understanding of what is inside the 'black box' so they can use commercial data mining packages discriminatingly, as well as enabling advanced readers or academic researchers to understand or contribute to future technical advances in the field. Suitable as a textbook to support courses at undergraduate or postgraduate levels in a wide range of subjects including Computer Science, Business Studies, Marketing, Artificial Intelligence, Bioinformatics and Forensic Science.

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Amazon.com: HASH(0x8ee918c4) étoiles sur 5 4 commentaires
2 internautes sur 2 ont trouvé ce commentaire utile 
Par Yamen Batch - Publié sur Amazon.com
Format: Broché
Very easy to read and follow book for beginners to the subject. I have tried many other texts to get introduced to data mining, all of other texts discuss theories in abstract way without giving helpful examples. This textbook do so, it will explain each and every concept with clear and straightforward examples. Excellent introductory course. I would recommend to those who will start their data mining way. Thanks to the authors, Two thumbs up!
1 internautes sur 1 ont trouvé ce commentaire utile 
HASH(0x901b14d4) étoiles sur 5 Simple presentation, deep ideas, great book 21 avril 2013
Par Steven Hutt - Publié sur Amazon.com
Format: Broché
The author has somehow written a detailed, insightful book on decision trees without any serious mathematics, using only simple examples. Each algorithm is introduced through a small example. Instead of describing the algorithm using mathematical symbols, he describes the algorithm in words and then shows how to do the computation for the particular example. The result is you get a feel for what the algorithm is doing without any formulae. The examples are carefully chosen to illustrate more subtle details or flaws in the algorithm, so that you can see exactly what he means and understand the underlying ideas. In summary, this is an excellent book for someone beginning in this topic who may not be so confident of their math. Even for someone with a strong math background (in which category I count myself) the examples and explanations are so carefully chosen that the book is a joy to read.
2 internautes sur 3 ont trouvé ce commentaire utile 
HASH(0x8fadbd2c) étoiles sur 5 Informative and Easy to Read 3 octobre 2013
Par EST - Publié sur Amazon.com
Format: Broché Achat vérifié
Unlike most technical books, this is very well written. Generally it was very clear and the information was presented in an interesting way. I expect his students enjoy the class. I had some trouble with one of the chapters, so I won't say this book is perfect, but it is still one of the best technical books I've seen.
0 internautes sur 1 ont trouvé ce commentaire utile 
HASH(0x8ee69648) étoiles sur 5 Very helpful 24 septembre 2015
Par shopper 1 - Publié sur Amazon.com
Format: Format Kindle Achat vérifié
This is good for beginners, a must read if you have never taken a data mining course, or if you require simplification.
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