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Data Mining: Introductory and Advanced Topics by Dunham, Margaret H.

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Ultimo aggiornamento: 22 giu 2024 19:10:14 CESTVedi tutte le revisioniVedi tutte le revisioni

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Book Title: Data Mining: Introductory and Advanced Topics

ISBN: 9780130888921

Subject Area: Computers

Publication Name: Data Mining: Introductory and Advanced Topics

Publisher: Prentice Hall PTR

Item Length: 9 in

Subject: Databases / Data Warehousing, Databases / Data Mining

Publication Year: 2002

Type: Textbook

Format: Trade Paperback

Language: English

Item Height: 0.8 in

Author: Margaret Dunham

Item Weight: 18.7 Oz

Item Width: 7 in

Number of Pages: 336 Pages

Informazioni su questo prodotto

Product Information

For courses in data mining. Thorough in its coverage from basic to advanced topics, this text presents the algorithms and techniques used in data mining. It introduces readers to various data mining concepts and algorithms.

Product Identifiers

Publisher

Prentice Hall PTR

ISBN-10

0130888923

ISBN-13

9780130888921

eBay Product ID (ePID)

2242639

Product Key Features

Number of Pages

336 Pages

Language

English

Publication Name

Data Mining: Introductory and Advanced Topics

Publication Year

2002

Subject

Databases / Data Warehousing, Databases / Data Mining

Type

Textbook

Subject Area

Computers

Author

Margaret Dunham

Format

Trade Paperback

Dimensions

Item Height

0.8 in

Item Weight

18.7 Oz

Item Length

9 in

Item Width

7 in

Additional Product Features

LCCN

2002-075976

Dewey Edition

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"It is the best book on data mining so far, and I would definitely adopt it for my course. The book is very comprehensive and covers all of the data mining topics and algorithms of which 1 am aware. The depth of coverage of each topic or method is exactly right and appropriate. Each algorithm is presented in pseudocode that is sufficient for any interested readers to convert into a working implementation in a computer language of their choice." Michael H. Huhns, University of South Carolina "Discussion on distributed, parallel, and incremental algorithms is outstanding." Zoran Obradovic, Temple University, "It is the best book on data mining so far, and I would definitely adopt it for my course. The book is very comprehensive and covers all of the data mining topics and algorithms of which 1 am aware. The depth of coverage of each topic or method is exactly right and appropriate. Each algorithm is presented in pseudocode that is sufficient for any interested readers to convert into a working implementation in a computer language of their choice." -- Michael H. Huhns, University of South Carolina "Discussion on distributed, parallel, and incremental algorithms is outstanding." -- Zoran Obradovic, Temple University, "It is the best book on data mining so far, and I would definitely adopt it for my course. The book is very comprehensive and covers all of the data mining topics and algorithms of which 1 am aware. The depth of coverage of each topic or method is exactly right and appropriate. Each algorithm is presented in pseudocode that is sufficient for any interested readers to convert into a working implementation in a computer language of their choice." — Michael H. Huhns, University of South Carolina "Discussion on distributed, parallel, and incremental algorithms is outstanding." — Zoran Obradovic, Temple University, " It is the best book on data mining so far, and I would definitely adopt it for my course. The book is very comprehensive and covers all of the data mining topics and algorithms of which 1 am aware. The depth of coverage of each topic or method is exactly right and appropriate. Each algorithm is presented in pseudocode that is sufficient for any interested readers to convert into a working implementation in a computer language of their choice. " — Michael H. Huhns,University of South Carolina " Discussion on distributed, parallel, and incremental algorithms is outstanding. " — Zoran Obradovic,Temple University

Target Audience

College Audience

Illustrated

Yes

Dewey Decimal

006.3

Lc Classification Number

Qa76.9.D343d86 2002

Table of Content

I. INTRODUCTION. 1. Introduction. 2. Related Concepts. 3. Data Mining Techniques. II. CORE TOPICS. 4. Classification. 5. Clustering. 6. Association Rules. III. ADVANCED TOPICS. 7. Web Mining. 8. Spatial Mining. 9. Temporal Mining. IV. APPENDIX. 10. Data Mining Products.

2003

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