Introducción a la minería de datos /
El manual discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS, Clementine o WEKA, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema. Para facilitar la asimilación de conceptos, el libro se estructu...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | , |
| Formato: | Libro |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Madrid:
Pearson Educación,
2004.
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Ebook suscrito en eLibro.net |
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Tabla de Contenidos:
- Parte I : Introducción : ¿Qué es la minería de datos?
- El proceso de extracción de conocimiento.
- Parte II : Preparación de datos : Recopilación. Almacenes de datos
- Limpieza y transformación
- Exploración y selección.
- Capítulo III : Técnicas de minería de datos : El problema de la extracción de patrones
- Modelización estadística paramétrica
- Modelización estadística no paramétrica
- Reglas de asociación y dependencia
- Métodos bayesianos
- Árboles de decisión y sistema de reglas
- Métodos relacionales y estructurales
- Redes neuronales artificiales
- Máquinas de vectores soporte
- Extracción de conocimiento con algoritmos evolutivos y reglas difusas
- Métodos basados en casos y en vecindad.
- Parte IV : Evaluación, difusión y uso de modelos : Técnicas de evaluación
- Combinación de modelos
- Interpretación, difusión y uso de modelos.
- Parte V : Minería de datos complejos : Minería de datos especiales, temporales, secuenciales y multimedia
- Minería de web y textos.
- Parte VI : Implantación e impacto de la minería de datos : Implementación de un programa de minería de datos
- Repercusiones y retos de la minería de datos.
- Apéndices : Sistemas y herramientas de minería de datos
- Datos de ejemplo
- Referencias bibliográficas
- Índice analítico.