Data Mining

Methods and Models

Daniel T. Larose - Collection Wiley-Interscience

322 pages, parution le 10/02/2006

Ajouter à une liste

Indisponible

Résumé

Provides an introduction into data mining methods and models, including association rules, clustering, K-nearest neighbor, statistical inference, neural networks, linear and logistic regression, and multivariate analysis
Presents a unified approach based on CRISP methodology, which involves Strategic Risk Assessment based on Organizational Modelling
A companion Web site features downloads of large data sets used in the chapter projects, with a discussion area and message board, where readers are encouraged to exchange ideas

L'auteur - Daniel T. Larose

Daniel T. Larose a obtenu son PHD en statistiques à l'université du Connecticut. Il est professeur de mathématiques et a été le fondateur et le directeur des programmes de Data Mining de la CCSU. Il est par ailleurs consultant en data science pour de grandes entreprises américaines.

Sommaire

Preface
Dimension Reduction Methods
Regression Modeling
Multiple Regression and Model Building
Logistic Regression
Naïve Bayes and Bayesian Networks
Genetic Algorithms
Case Study: Modeling Response to Direct-Mail Marketing
Index

Voir tout

Replier

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Wiley
Auteur(s)	Daniel T. Larose
Collection	Wiley-Interscience
Parution	10/02/2006
Nb. de pages	322
Format	16 x 24
Couverture	Relié
Poids	585g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9780471666561
ISBN13	978-0-4716-6656-1