Ubicación Física: 005.74 / H557
Introducción a la minería de datos / | |
Autor: | Hernández Orallo, José. |
Otros Autores: | Ferri Ramírez, César ; Ramírez Quintana, María José. |
Pié de imprenta: | Madrid : Pearson Educación, 2004. |
Descripción: | 656 p. |
ISBN: | 9788420540917. |
Tema(s): | |
Resumen: | Contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación y almacenes de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación, agrupamiento, regresión, asociación, etc.) y técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído. Discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS Clementine, WEKA y otras, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema. Explica, de una manera metodológica y pragmática, el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. La minería de datos es una etapa, si bien la más importante, de lo que se ha venido llamando el proceso de extracción de conocimiento de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diferentes técnicas de los campos del aprendizaje automático, la estadística, las bases de datos, los sistemas de toma de decisión, la inteligencia artificial y otras áreas de la informática y de la gestión de información. Este manual describe el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. |
Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Libro - General | BIBLIOTECA SEDE LA CARO Depósito | Colección General | 005.74 / H557 (Navegar estantería) | Ej. 1 | Disponible | 44667 | |
Libro - General | BIBLIOTECA SEDE LA CARO Depósito | Colección General | 005.74 / H557 (Navegar estantería) | Ej. 2 | Disponible | 44668 |
Sistemas
Contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación y almacenes de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación, agrupamiento, regresión, asociación, etc.) y técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.
Discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS Clementine, WEKA y otras, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema.
Explica, de una manera metodológica y pragmática, el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse.
La minería de datos es una etapa, si bien la más importante, de lo que se ha venido llamando el proceso de extracción de conocimiento de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diferentes técnicas de los campos del aprendizaje automático, la estadística, las bases de datos, los sistemas de toma de decisión, la inteligencia artificial y otras áreas de la informática y de la gestión de información. Este manual describe el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos.
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