Data Mining - Christopher J. Pal
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Résumé : PART I: INTRODUCTION TO DATA MINING
1. What&rsquo...
Biographie:
s been learned
6. Preparation: data preprocessing and exploratory data analysis
7. Ethics: what are the impacts of what's been learned?
PART II: MORE ADVANCED MACHINE LEARNING SCHEMES
8. Ensemble learning
9. Extending instance-based and linear models
10. Deep learning: fundamentals
11. Advanced deep learning methods
12. Beyond supervised and unsupervised learning
13. Probabilistic methods: fundamentals
14. Advanced probabilistic methods
15. Moving on: applications and their consequences
Sommaire:
s it all about?
2. Input: concepts, instances, attributes
3. Output: knowledge representation
4. Algorithms: the basic methods
5. Credibility: evaluating what&rsquo...
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE