Data Mining and Machine Learning Applications /

Contiene: 1) Introducción a la minería de datos; 2) Clasificación y comportamiento de minería de datos; 3) Una visión general comparativa de los sistemas de recomendación híbridos: revisión, desafíos y perspectivas; 4) Introducción a la minería de flujos, herramientas, técnicas y aplicaciones; 5) He...

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Detaylı Bibliyografya
Diğer Yazarlar: Raja, Rohit (edición y prefacio) (edición y prefacio)
Materyal Türü: Kitap
Dil:İngilizce
Baskı/Yayın Bilgisi: Hoboken, EUA : Wiley, 2022, c2022
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MARC

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520 |a Contiene: 1) Introducción a la minería de datos; 2) Clasificación y comportamiento de minería de datos; 3) Una visión general comparativa de los sistemas de recomendación híbridos: revisión, desafíos y perspectivas; 4) Introducción a la minería de flujos, herramientas, técnicas y aplicaciones; 5) Herramientas y técnicas de minería de datos: análisis de agrupamiento; 6) Proceso de implementación de minería de datos; 7) Análisis predictivo en la gestión de servicios de TI; 8) Modelo de venta cruzada modificado para proveedores de servicios de telecomunicaciones utilizando técnicas de minería de datos; 9) Aprendizaje inductivo, incluyendo árboles de decisión y aprendizaje por inducción de reglas; 10) Minería de datos para sistemas ciberfísicos; 11) Desarrollo de la toma de decisiones y mitigación de riesgos: uso de la minería de datos CRISP; 12) Interacción humano-máquina y minería de datos visuales; 13) MSDTrA: un enfoque de aprendizaje por transferencia basado en boosting para el conjunto de datos de lesiones cutáneas con desequilibrio de clases; 14) Nuevos algoritmos y tecnologías para la minería de datos; 15) Clasificación de señales EEG para la detección de crisis epilépticas utilizando el clasificador de máquina de Boltzmann restringido; 16) Mayor seguridad para mujeres y niños mediante el uso de aprendizaje automático con técnicas de minería de datos; 17) Conclusión y direcciones futuras en minería de datos y aprendizaje automático. 
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