Information Mining Methoden Algorithmen und Anwendungen

7567 Springer International Publishing AG. Part of Springer Nature. Cookies help us improve our services. By using our services, you agree to our use of Cookies. Information Mining besch ftigt sich mit dem Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten (Data Mining) bzw. Texten (Text Mining).

Information Mining Methoden Algorithmen und WorldCat

Dazu sollen Computer in die Lage versetzt werden, Datenbasen automatisch nach Gesetzm igkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuf hren, der als Ergebnis aussagekr ftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt daf r die Werkzeuge und Techniken zur Verf gung. Inhalte im Einzelnen: - Ein- und Ausgabe - Algorithmen: Klassifikation, nummerische Vorhersage, Assoziationen, Clustering - Evaluierung von Data-Mining-Methoden - Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis - Aufbereitung der Ein- und Ausgabe - Data Mining f r zeitabh ngige Daten - Data Mining f r soziale Netze - Text-Clustering: flaches/hierarchisches Clustering, Evaluierung, Optimum Clustering Framework - Text-KlassifikationStudierende sollen die theoretischen Grundlagen von Information Mining-Methoden verstehen, diese Methoden beherrschen, entsprechende Evaluierungsverfahren anwenden k nnen sowie M glichkeiten und Grenzen solcher Methoden beurteilen k nnen. - Ian Witten, Eibe Frank, Mark Hall: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufman, 7566.

- Gary Miner, John Elder IV, Thomas Hill, Robert Nisbet, Dursun Delen, Andrew Fast: Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-structured Text Data Applications. Academic Press, 7567. - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 7559 - Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Sch tze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 7558. Der Datenanalyse-Prozess - Datencharakteristika und Fehlerquellen - Datenvorverarbeitung - Datenvisualisierung - Datenanalyse und Modellierung - AnwendungsbeispieleDr.

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-Ing. Thomas A. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in Munchen und lehrt an der Fakultat fur Informatik der Technischen Universitat Munchen. Das Buch ist spannend zu lesen. Der verstandliche und konzentrierte Stil mit den vielen Literaturhinweise und die Algorithmen laden zum Ausprobieren und Weiterlesen ein. Prof. Dr. H. -J. Appelrath, Universitat Oldenburg To read our fantastic eBooks, you will need the Free Dymocks eReader App.

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