Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Data Mining and Machine Learning de Mohammed J. Zaki

Data Mining and Machine Learning

Autor Mohammed J. Zaki, Jr Wagner Meira
en Limba Engleză Hardback – 21 iul 2020

Metodologia propusă în Data Mining and Machine Learning se distinge printr-o rigoare tehnică remarcabilă, ancorată în fundamentele matematice necesare pentru a înțelege nu doar cum funcționează algoritmii, ci și de ce. Găsim în această carte o progresie logică, de la bazele analizei atributelor numerice și categorice, până la arhitecturi complexe de deep learning. Ne-a atras atenția modul în care autorii, Mohammed J. Zaki și Jr Wagner Meira, reușesc să integreze vizualul în explicațiile tehnice prin cele aproape 300 de ilustrații, facilitând înțelegerea spațiilor multidimensionale și a tehnicilor de reducere a dimensionalității.

Structura volumului este enciclopedică, fiind organizată în cinci părți distincte care acoperă întreg spectrul științei datelor. Dacă Principles of Data Mining de Max Bramer v-a oferit cadrul teoretic simplificat pentru începători, această carte oferă instrumentele practice și profunzimea necesară pentru nivelul de cercetare și implementare industrială. Față de lucrarea anterioară a autorului, Data Mining and Analysis, această ediție a doua extinde semnificativ orizontul tehnologic, introducând o secțiune masivă dedicată regresiei și rețelelor neurale, reflectând astfel evoluțiile recente din inteligența artificială.

Fiecare capitol, de la itemset mining la spectral clustering, este tratat cu o precizie algoritmică ce permite cititorului să treacă de la teorie la implementare. Este o resursă care nu evită formalismul matematic, ci îl folosește ca pe un instrument de claritate, fiind esențială pentru cei care doresc să stăpânească fundamentele probabilităților și ale geometriei aplicate în machine learning.

Citește tot Restrânge

Preț: 50734 lei

Preț vechi: 63417 lei
-20%

Puncte Express: 761

Carte disponibilă

Livrare economică 26 mai-09 iunie
Livrare express 09-15 mai pentru 7325 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781108473989
ISBN-10: 1108473989
Pagini: 780
Ilustrații: 297 b/w illus.
Dimensiuni: 183 x 260 x 46 mm
Greutate: 1.64 kg
Ediția:2
Editura: Cambridge University Press
Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor și studenților avansați care au nevoie de o bază solidă, dincolo de simple biblioteci software. Câștigați o înțelegere profundă a algoritmilor de clasificare, clustering și deep learning, sprijinită de un aparat matematic complet. Este volumul ideal pentru cei care vor să construiască modele robuste de analiză a datelor, înțelegând exact mecanismele din spatele rezultatelor obținute.

Despre autor

Mohammed J. Zaki este profesor de informatică la Rensselaer Polytechnic Institute, cu un doctorat obținut la University of Rochester. Expert de talie mondială în domeniul minării datelor, cercetările sale se concentrează pe tehnici inovatoare aplicate în bioinformatică și rețele sociale. Cu o activitate prodigioasă ce însumează peste 225 de lucrări științifice, Zaki ocupă poziții editoriale cheie în publicații de prestigiu precum ACM și Statistical Analysis and Data Mining. Experiența sa academică și practică se reflectă în precizia și structura didactică a volumelor sale.

Descriere scurtă

The fundamental algorithms in data mining and machine learning form the basis of data science, utilizing automated methods to analyze patterns and models for all kinds of data in applications ranging from scientific discovery to business analytics. This textbook for senior undergraduate and graduate courses provides a comprehensive, in-depth overview of data mining, machine learning and statistics, offering solid guidance for students, researchers, and practitioners. The book lays the foundations of data analysis, pattern mining, clustering, classification and regression, with a focus on the algorithms and the underlying algebraic, geometric, and probabilistic concepts. New to this second edition is an entire part devoted to regression methods, including neural networks and deep learning.

Cuprins

1. Data mining and analysis; Part I. Data Analysis Foundations: 2. Numeric attributes; 3. Categorical attributes; 4. Graph data; 5. Kernel methods; 6. High-dimensional data; 7. Dimensionality reduction; Part II. Frequent Pattern Mining: 8. Itemset mining; 9. Summarizing itemsets; 10. Sequence mining; 11. Graph pattern mining; 12. Pattern and rule assessment; Part III. Clustering: 13. Representative-based clustering; 14. Hierarchical clustering; 15. Density-based clustering; 16. Spectral and graph clustering; 17. Clustering validation; Part IV. Classification: 18. Probabilistic classification; 19. Decision tree classifier; 20. Linear discriminant analysis; 21. Support vector machines; 22. Classification assessment; Part V. Regression: 23. Linear regression; 24. Logistic regression; 25. Neural networks; 26. Deep learning; 27. Regression evaluation.

Recenzii

'This book by Mohammed Zaki and Wagner Meira, Jr is a great option for teaching a course in data mining or data science. It covers both fundamental and advanced data mining topics, explains the mathematical foundations and the algorithms of data science, includes exercises for each chapter, and provides data, slides and other supplementary material on the companion website.' Gregory Piatetsky-Shapiro, Founder of the Association for Computing Machinery's Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM SIGKDD)
'World-class experts, providing an encyclopedic coverage of all datamining topics, from basic statistics to fundamental methods (clustering, classification, frequent itemsets), to advanced methods (SVD, SVM, kernels, spectral graph theory, deep learning). For each concept, the book thoughtfully balances the intuition, the arithmetic examples, as well the rigorous math details. It can serve both as a textbook, as well as a reference book.' Christos Faloutsos, Carnegie Mellon University, Pennsylvania, and winner of the ACM SIGKDD Innovation Award

Descriere

New to the second edition of this advanced text are several chapters on regression, including neural networks and deep learning.