Data mining practical machine learning tools and techniques /
সংরক্ষণ করুন:
| প্রধান লেখক: | |
|---|---|
| সংস্থা লেখক: | |
| অন্যান্য লেখক: | , |
| বিন্যাস: | বৈদ্যুতিক বৈদ্যুতিন গ্রন্থ |
| ভাষা: | ইংরেজি |
| প্রকাশিত: |
Amsterdam :
Elsevier/Morgan Kaufmann,
2011.
|
| সংস্করন: | 3rd ed. |
| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | An electronic book accessible through the World Wide Web; click to view |
| ট্যাগগুলো: |
ট্যাগ যুক্ত করুন
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!
|
সূচিপত্রের সারণি:
- Part I. Machine learning tools and techniques: 1. What's it all about?; 2. Input: concepts, instances, and attributes; 3. Output: knowledge representation; 4. Algorithms: the basic methods; 5. Credibility: evaluating what's been learned
- Part II. Advanced Data Mining: 6. Implementations: real machine learning schemes; 7. Data transformation; 8. Ensemble learning; 9. Moving on: applications and beyond
- Part III. The Weka Data MiningWorkbench: 10. Introduction to Weka; 11. The explorer
- 12. The knowledge flow interface; 13. The experimenter; 14 The command-line interface; 15. Embedded machine learning; 16. Writing new learning schemes; 17. Tutorial exercises for the weka explorer.