Stock image for illustration purposes only - book cover, edition or condition may vary.
Information Mining
Thomas Runkler
€ 68.68
FREE Delivery in Ireland
Description for Information Mining
Paperback. Series Editor(s): Bibel, Wolfgang; Kruse, Rudolf; Nebel, Bernhard. Series: Computational Intelligence. Num Pages: 179 pages, 5 black & white tables. BIC Classification: TBC. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 244 x 170 x 10. Weight in Grams: 314.
Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu gehoren Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden moderne Verfahren aus den Gebieten Clusteranalyse, Fuzzy-Logik, Neuroinformatik, maschinelles Lernen, Entscheidungsbaume und Agentensysteme vorgestellt.
Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu gehoren Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden moderne Verfahren aus den Gebieten Clusteranalyse, Fuzzy-Logik, Neuroinformatik, maschinelles Lernen, Entscheidungsbaume und Agentensysteme vorgestellt.
Product Details
Format
Paperback
Publication date
2000
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden Germany
Language
German
Number of pages
179
Condition
New
Series
Computational Intelligence
Number of Pages
171
Place of Publication
Weisbaden, Germany
ISBN
9783528057411
SKU
V9783528057411
Shipping Time
Usually ships in 15 to 20 working days
Ref
99-15
About Thomas Runkler
Dr.-Ing. Thomas A. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in München und lehrt an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.
Reviews for Information Mining
"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