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Introduccion a la Mineria de Datos
Orallo HernÁNdez
Synopsis "Introduccion a la Mineria de Datos"
Introducción a la minería de datos Enfoque: 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 estructura en seis partes bien diferenciadas, que se pueden seguir con varios itinerarios. Tabla de Contenido: PARTE I. Introducción Cap. 1. Introducción a la Minería de Datos Cap. 2. El proceso de Extracción de Conocimiento PARTE II. Preparación de datos Cap. 3. Recopilación. Almacenes de datos Cap. 4. Limpieza y Transformación de datos PARTE III. Técnicas de minería de datos Cap. 6. El problema de la extracción de patrones Cap. 7. Métodos estadísticos Cap. 8. Reglas de asociación y dependencias Cap. 9. Métodos basados en casos, en densidad o distancia Cap. 10. Métodos bayesianos Cap. 11. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas Cap. 12. Métodos relacionales y otros métodos declarativos Cap. 13. Redes neuronales artificiales Cap. 14. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial Cap. 15. Métodos estocásticos PARTE IV. E PARTE I. INTRODUCCIÓN Cap. 1. Introducción a la Minería de Datos Cap. 2. El proceso de Extracción de Conocimiento PARTE II. PREPARACIÓN DE DATOS Cap. 3. Recopilación. Almacenes de datos Cap. 4. Limpieza y Transformación de datos PARTE III. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS Cap. 6. El problema de la extracción de patrones Cap. 7. Métodos estadísticos Cap. 8. Reglas de asociación y dependencias Cap. 9. Métodos basados en casos, en densidad o distancia Cap. 10. Métodos bayesianos Cap. 11. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas Cap. 12. Métodos relacionales y otros métodos declarativos Cap. 13. Redes neuronales artificiales Cap. 14. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial Cap. 15. Métodos estocásticos PARTE IV. Evaluación, difusión y uso de modelos Cap. 16. Técnicas de evaluación Cap. 17. Combinación de modelos Cap. 18. Interpretación, difusión y uso de modelos PARTE V. Minería de datos complejos Cap. 19. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia Cap. 20. Text Xining, Web Mining y XML Mining PARTE VI. Implantación y uso de minería de datos Cap. 21. Implantación de un programa de minería de datos Cap. 22. Otros aspectos. Cap. 16. Técnicas de evaluación Cap. 17. Combinación de modelos Cap. 18. Interpretación, difusión y uso de modelos PARTE V. Minería de datos complejos Cap. 19. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia Cap. 20. Text Mining, Web Mining y XML Mining PARTE VI. Implantación y uso de minería de datos Cap. 21. Implantación de un programa de minería de datos Cap. 22. Otros aspectos.
Customers reviews
Jimena Luna BenavidesWednesday, August 14, 2013
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El libro llegó más rápido de lo que esperaba y eso es muy bueno. Creo que brindan un buen servicio, de calidad y oportuno.
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Waldo SilvaSunday, November 09, 2014
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Muy complacido con la calidad del servicio, sobretodo con los tiempos de entrega. El libro ya es un clasico en mineria de datos y es muy bien abordado por el autor.
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Jorge Diaz-RamirezWednesday, February 11, 2015
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El libro ningún problema, el problema fue que buscalibre se demoró aprox 2 meses en traerlo.
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Claudio LuqueWednesday, July 27, 2016
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Llego mucho antes del plazo, en perfectas condiciones y lo pude conseguir a mejor precio que en otro portal de ventas de libros español
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Cristian ValdiviaMonday, August 22, 2016
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Buen libro, muy completo.. Comprende todos los temas importantes para comenzar en minería de datos
