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  1. Data mining
    concepts and techniques
    Autor*in: Han, Jiawei
    Erschienen: 2012; © 2012
    Verlag:  Elsevier, Amsterdam ; MK Morgan Kaufmann, Boston

    The increasing volume of data in modern business and science calls for more complex and sophisticated tools. Although advances in data mining technology have made extensive data collection much easier, it's still always evolving and there is a... mehr

    Standort:
    Hochschule Aalen, Bibliothek
    Signatur:
    E-Book Elsevier
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Sächsische Landesbibliothek - Staats- und Universitätsbibliothek Dresden
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Universitätsbibliothek Freiburg
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    Signatur:
    ebook
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Hochschule Offenburg, University of Applied Sciences, Bibliothek Campus Offenburg
    Signatur:
    E-Book Elsevier
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Bibliotheks-und Informationssystem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (BIS)
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Standort:
    Bibliotheks-und Informationssystem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (BIS)
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

     

    The increasing volume of data in modern business and science calls for more complex and sophisticated tools. Although advances in data mining technology have made extensive data collection much easier, it's still always evolving and there is a constant need for new techniques and tools that can help us transform this data into useful information and knowledge.Since the previous edition's publication, great advances have been made in the field of data mining. Not only does the third of edition of Data Mining: Concepts and Techniquescontinue the tradition of equipping you with an understanding and application of the theory and practice of discovering patterns hidden in large data sets, it also focuses on new, important topics in the field: data warehouses and data cube technology, mining stream, mining social networks, and mining spatial, multimedia and other complex data. Each chapter is a stand-alone guide to a critical topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used directly or with strategic modification against live data. This is the resource you need if you want to apply today's most powerful data mining techniques to meet real business challenges.* Presents dozens of algorithms and implementation examples, all in pseudo-code and suitable for use in real-world, large-scale data mining projects. * Addresses advanced topics such as mining object-relational databases, spatial databases, multimedia databases, time-series databases, text databases, the World Wide Web, and applications in several fields. *Provides a comprehensive, practical look at the concepts and techniques you need to get the most out of your data

     
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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Kamber, Micheline (VerfasserIn); Pei, Jian (VerfasserIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9780123814807; 0123814804
    RVK Klassifikation: ST 270 ; ST 530
    Auflage/Ausgabe: Third edition
    Schriftenreihe: Morgan Kaufmann series in data management systems
    Schlagworte: Digital Humanities; Computer-assisted instruction; Computer science; Data mining
    Umfang: 1 Online-Ressource (xxxv, 703 Seiten)
    Bemerkung(en):

    Morgan Kaufmann is an imprint of Elsevier

    Description based on print version record