Ebook: Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen

Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar.

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Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbst?ndig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenh?nge und Verkn?pfungen in den Daten gro?er Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in ?bersichtlicher Form zu pr?sentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplin?ren Gebiets anschaulich dar.

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Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbst?ndig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenh?nge und Verkn?pfungen in den Daten gro?er Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in ?bersichtlicher Form zu pr?sentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplin?ren Gebiets anschaulich dar.
Content:
Front Matter....Pages I-VIII
Einleitung....Pages 1-13
Grundlagen....Pages 15-44
Clustering....Pages 45-105
Klassifikation....Pages 107-158
Assoziationsregeln....Pages 159-187
Generalisierung....Pages 189-221
Besondere Datentypen und Anwendungen....Pages 223-262
Andere Paradigmen....Pages 263-273
Back Matter....Pages 275-281

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Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbst?ndig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenh?nge und Verkn?pfungen in den Daten gro?er Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in ?bersichtlicher Form zu pr?sentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplin?ren Gebiets anschaulich dar.
Content:
Front Matter....Pages I-VIII
Einleitung....Pages 1-13
Grundlagen....Pages 15-44
Clustering....Pages 45-105
Klassifikation....Pages 107-158
Assoziationsregeln....Pages 159-187
Generalisierung....Pages 189-221
Besondere Datentypen und Anwendungen....Pages 223-262
Andere Paradigmen....Pages 263-273
Back Matter....Pages 275-281
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