Data Mining
Methods and Models
Daniel T. Larose - Collection Wiley-Interscience
Résumé
- Provides an introduction into data mining methods and models, including association rules, clustering, K-nearest neighbor, statistical inference, neural networks, linear and logistic regression, and multivariate analysis
- Presents a unified approach based on CRISP methodology, which involves Strategic Risk Assessment based on Organizational Modelling
- A companion Web site features downloads of large data sets used in the chapter projects, with a discussion area and message board, where readers are encouraged to exchange ideas
L'auteur - Daniel T. Larose
Daniel T. Larose a obtenu son PHD en statistiques à l'université du Connecticut. Il est professeur de mathématiques et a été le fondateur et le directeur des programmes de Data Mining de la CCSU. Il est par ailleurs consultant en data science pour de grandes entreprises américaines.
Autres livres de Daniel T. Larose
Sommaire
- Preface
- Dimension Reduction Methods
- Regression Modeling
- Multiple Regression and Model Building
- Logistic Regression
- Naïve Bayes and Bayesian Networks
- Genetic Algorithms
- Case Study: Modeling Response to Direct-Mail Marketing
- Index
Caractéristiques techniques
PAPIER | |
Éditeur(s) | Wiley |
Auteur(s) | Daniel T. Larose |
Collection | Wiley-Interscience |
Parution | 10/02/2006 |
Nb. de pages | 322 |
Format | 16 x 24 |
Couverture | Relié |
Poids | 585g |
Intérieur | Noir et Blanc |
EAN13 | 9780471666561 |
ISBN13 | 978-0-4716-6656-1 |
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