Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques
- Engels
- Paperback
- 9780128042915
- 20 december 2016
- 621 pagina's
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
- Bindwijze
- Paperback
- Oorspronkelijke releasedatum
- 20 december 2016
- Aantal pagina's
- 621
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Ian H. Witten
- Tweede Auteur
- Eibe Frank
- Co Auteur
- Christopher J. Pal
- Hoofduitgeverij
- Morgan Kaufmann
Overige kenmerken
- Editie
- 4
- Extra groot lettertype
- Nee
- Product breedte
- 191 mm
- Product hoogte
- 52 mm
- Product lengte
- 235 mm
- Studieboek
- Ja
- Verpakking breedte
- 189 mm
- Verpakking hoogte
- 30 mm
- Verpakking lengte
- 234 mm
- Verpakkingsgewicht
- 1320 g
EAN
- EAN
- 9780128042915
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Beschikbaarheid
- Leverbaar
- Select-bezorgopties
- Vandaag Bezorgd, Avondbezorging, Zondagbezorging, Gratis verzending
- Boek, ebook of luisterboek?
- Boek
- Taal
- Engels
- Prijs inclusief verzendkosten, verstuurd door bol
- Ophalen bij een bol afhaalpunt mogelijk
- 30 dagen bedenktijd en gratis retourneren
- Dag en nacht klantenservice
- Vandaag nog in huis (bestel ma-vr voor 12:00, bezorging tussen 17:00 en 22:00)
- Doordeweeks ook ’s avonds in huis
- Ook zondag in huis (bestel voor za 23:59)
Alle bindwijzen en edities (3)
-
51,00Direct beschikbaar
-
55,00Direct beschikbaar
-
44,99Op voorraad. Voor 23:59 besteld, morgen in huis
Levertijd
We doen er alles aan om dit artikel op tijd te bezorgen. Het is echter in een enkel geval mogelijk dat door omstandigheden de bezorging vertraagd is.
Bezorgopties
We bieden verschillende opties aan voor het bezorgen of ophalen van je bestelling. Welke opties voor jouw bestelling beschikbaar zijn, zie je bij het afronden van de bestelling.
Tooltip
Vaak samen gekocht
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.