Data Mining Techniques 2 Edición Michael Berry – PDF | Solucionario




EJERCICIOS RESUELTOS – Data Mining Techniques 2 Edición Michael Berry – PDF


LIBRO – Data Mining Techniques 2 Edición Michael Berry – PDF


Descripción

Data Mining Techniques
Michael Berry , Gordon S. Linoff
2 Edición
Computación – Inteligencia Artificial

¡Descarga el solucionario y el libro de Data Mining Techniques Michael Berry 2da Edición de Computación Inteligencia Artificial!

Si estás interesado en el mundo de la minería de datos, no puedes perderte el libro Data Mining Techniques de Michael Berry. Esta segunda edición, publicada en 2011, es una guía completa para aquellos que quieren aprender sobre técnicas de minería de datos y cómo aplicarlas en el mundo real.

El libro está dividido en tres partes. La primera parte se enfoca en los fundamentos de la minería de datos, incluyendo la definición de términos clave, la exploración de datos y la preparación de datos. La segunda parte se enfoca en técnicas específicas de minería de datos, como la regresión, el clustering y la clasificación. La tercera parte se enfoca en aplicaciones prácticas de la minería de datos, incluyendo la minería de datos en la web, la minería de datos en el comercio electrónico y la minería de datos en la industria de la salud.

El libro también incluye ejemplos prácticos y casos de estudio para ayudar a los lectores a entender cómo aplicar las técnicas de minería de datos en situaciones reales. Además, el libro incluye un solucionario para los ejercicios del libro, lo que lo hace una herramienta valiosa para aquellos que quieren aprender por su cuenta.

Si estás interesado en descargar el libro o verlo en línea, puedes hacerlo en el sitio web de universitad.com. El libro está disponible en formato PDF y se puede descargar de forma gratuita. También puedes leer el libro en línea si prefieres no descargarlo.

En resumen, Data Mining Techniques de Michael Berry es una guía completa para aquellos que quieren aprender sobre técnicas de minería de datos y cómo aplicarlas en el mundo real. Con ejemplos prácticos y casos de estudio, este libro es una herramienta valiosa para aquellos que quieren aprender por su cuenta.

Índice de capítulos

  1. Fundamentos de la minería de datos
    • Introducción a la minería de datos
    • Definición de términos clave
    • Exploración de datos
    • Preparación de datos
  2. Técnicas específicas de minería de datos
    • Regresión
    • Clustering
    • Clasificación
    • Asociación
    • Reducción de dimensionalidad
    • Minería de texto
  3. Aplicaciones prácticas de la minería de datos
    • Minería de datos en la web
    • Minería de datos en el comercio electrónico
    • Minería de datos en la industria de la salud
    • Minería de datos en la industria financiera
    • Minería de datos en la industria de la publicidad