Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Data Mining: Concepts and Techniques de Jiawei Han

Data Mining: Concepts and Techniques: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems

Autor Jiawei Han, Jian Pei, Hanghang Tong
en Limba Engleză Paperback – 26 oct 2022

Diferența majoră dintre Data Mining și documentația tehnică fragmentată rezidă în abordarea sistemică a procesului de descoperire a cunoștințelor din date (KDD). Observăm că autorii nu se limitează la prezentarea unor algoritmi izolați, ci construiesc un cadru metodologic riguros care pune accent pe fezabilitatea și scalabilitatea soluțiilor în fața volumelor masive de date. Această a patra ediție marchează o evoluție semnificativă prin integrarea unui capitol exhaustiv despre învățarea profundă, acoperind de la rețele convoluționale până la cele de tip graf, elemente esențiale în peisajul tehnologic actual.

Structura volumului este una progresivă și extrem de bine organizată: după fundamentele procesării și depozitării datelor, conținutul este segmentat în sarcini majore — mineritul tiparelor frecvente, clasificare, analiza cluster și detectarea anomaliilor. Pentru fiecare dintre acestea, Jiawei Han și colaboratorii săi au optat pentru o separare clară între metodele de bază și cele avansate, permițând o tranziție lină de la teorie la implementări complexe. Cititorul care a aplicat ideile din Introduction to Data Mining, Global Edition de Pang-Ning Tan va găsi aici o aprofundare tehnică superioară, în special în ceea ce privește optimizarea algoritmilor pentru seturi de date de dimensiuni mari.

În contextul operei lui Jiawei Han, lucrarea de față reprezintă pilonul central care sintetizează temele explorate în lucrări specializate precum Multidimensional Mining of Massive Text Data sau Automated Taxonomy Discovery and Exploration. Dacă lucrările menționate se concentrează pe nișe specifice precum datele textuale nestructurate, Data Mining oferă arhitectura generală necesară oricărui specialist. Credem că rigoarea matematică, dublată de orientarea spre aplicații practice precum analiza sentimentelor sau descoperirea adevărului, transformă acest volum într-o resursă fundamentală pentru inginerii de date și cercetătorii din mediul academic.

Citește tot Restrânge

Din seria The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems

Preț: 40615 lei

Preț vechi: 68794 lei
-41%

Puncte Express: 609

Carte disponibilă

Livrare economică 14-28 mai
Livrare express 06-12 mai pentru 20557 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780128117606
ISBN-10: 0128117605
Pagini: 752
Dimensiuni: 191 x 235 x 29 mm
Greutate: 1.16 kg
Ediția:4. Auflage
Editura: ELSEVIER SCIENCE
Colecția The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
Seria The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems

Public țintă

Upper-level undergrads and graduate students studying data mining in computer science programs. Data warehouse engineers, data mining professionals, database researchers, statisticians, data analysts, data modelers, and other data professionals working on data mining at the R&D and implementation levels

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare studenților de nivel avansat și profesioniștilor R&D care au nevoie de o bază solidă în extragerea de modele din date masive. Față de alte resurse, volumul excelează prin echilibrul dintre algoritmii clasici de clasificare și noile frontiere ale cercetării, precum mineritul de date spatiotemporale și deep learning. Este un instrument esențial pentru cei care doresc să treacă de la simpla utilizare a unor biblioteci software la înțelegerea și optimizarea proceselor de data mining.

Descriere scurtă

Data Mining: Concepts and Techniques, Fourth Edition introduces concepts, principles, and methods for mining patterns, knowledge, and models from various kinds of data for diverse applications. Specifically, it delves into the processes for uncovering patterns and knowledge from massive collections of data, known as knowledge discovery from data, or KDD. It focuses on the feasibility, usefulness, effectiveness, and scalability of data mining techniques for large data sets.
After an introduction to the concept of data mining, the authors explain the methods for preprocessing, characterizing, and warehousing data. They then partition the data mining methods into several major tasks, introducing concepts and methods for mining frequent patterns, associations, and correlations for large data sets; data classificcation and model construction; cluster analysis; and outlier detection. Concepts and methods for deep learning are systematically introduced as one chapter. Finally, the book covers the trends, applications, and research frontiers in data mining.

 

 

 

  • Presents a comprehensive new chapter on deep learning, including improving training of deep learning models, convolutional neural networks, recurrent neural networks, and graph neural networks
  • Addresses advanced topics in one dedicated chapter: data mining trends and research frontiers, including mining rich data types (text, spatiotemporal data, and graph/networks), data mining applications (such as sentiment analysis, truth discovery, and information propagattion), data mining methodologie and systems, and data mining and society
  • Provides a comprehensive, practical look at the concepts and techniques needed to get the most out of your data
  • Visit the author-hosted companion site, https://hanj.cs.illinois.edu/bk4/ for downloadable lecture slides and errata

 

 

 

Cuprins

1. Introduction
2. Data, measurements, and data processing
3. Data warehousing and online analytical processing
4. Pattern mining: basic concepts and methods
5. Pattern mining: advanced methods
6. Classification: basic concepts and methods
7. Classification: advanced methods
8. Cluster analysis: basic concepts and methods
9. Cluster analysis: advanced methods
10. Deep learning
11. Outlier Detection
12. Data mining trends and research frontiers
Appendix: Mathematical background