• Produktbild: Information Mining
  • Produktbild: Information Mining

Information Mining Methoden, Algorithmen und Anwendungen intelligenter Datenanalyse

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.03.2000

Abbildungen

VIII, 171 S.

Herausgeber

Wolfgang Bibel + weitere

Verlag

Vieweg & Teubner

Seitenzahl

171

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,1 cm

Gewicht

329 g

Auflage

1 Auflage 2000

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-528-05741-1

Beschreibung

Rezension

"Das Buch ist spannend zu lesen. Der verständliche und konzentrierte Stil mit den vielen Literaturhinweise und die Algorithmen laden zum Ausprobieren und Weiterlesen ein." Prof. Dr. H.-J. Appelrath, Universität Oldenburg

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.03.2000

Abbildungen

VIII, 171 S.

Herausgeber

Verlag

Vieweg & Teubner

Seitenzahl

171

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,1 cm

Gewicht

329 g

Auflage

1 Auflage 2000

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-528-05741-1

Herstelleradresse

Vieweg+Teubner Verlag
Abraham-Lincoln-Straße 46
65189 Wiesbaden
DE

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

Weitere Artikel finden Sie in

  • Produktbild: Information Mining
  • Produktbild: Information Mining
  • 1 Der Datenanalyse—Prozess.- 2 Datencharakteristika und Fehlerquellen.- 2.1 Maßskalen.- 2.2 Matrixdarstellung numerischer Daten.- 2.3 Relationen.- 2.4 Relationen für Textdaten.- 2.5 Abtastung und Quantisierung.- 3 Datenvorverarbeitung.- 3.1 Zufällige und systematische Fehler.- 3.2 Erkennung von Ausreißern.- 3.3 Ausreißerbehandlung.- 3.4 Filterung von Zeitreihen.- 3.5 Standardisierung.- 3.6 Data Warehousing.- 4 Datenvisualisierung.- 4.1 Hauptachsentransformation.- 4.2 Mehrdimensionale Skalierung.- 4.3 Selbstorganisierende Karte.- 4.4 Mehrschichtiges Perzeptron.- 4.5 Spektralanalyse.- 5 Datenanalyse und Modellierung.- 5.1 Korrelation.- 5.2 Regression.- 5.3 Modellierung und Validierung.- 5.4 Klassifikation.- 5.5 Entscheidungsbäume.- 5.6 Clustering.- 5.7 Verteilte Agentensysteme.- 5.8 Clustering für Entscheidungsbäume.- 5.9 Regelerzeugung.- 5.10 Radiale Basisfunktionen.- 5.11 Neuronales Gas.- 5.12 Relationale Datenanalyse.- 6 Anwendungsbeispiele.- 6.1 Prozesstechnik.- 6.2 Vernetzte Systeme.- 6.3 Bildverarbeitung.- 6.4 Marketing.- 7 Zusammenfassung.- Übungsaufgaben.- Symbolverzeichnis.