データマイニング：実践的機械学習ツール・技術（第４版） Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques （4TH）

データマイニング：実践的機械学習ツール・技術（第４版）<br>Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques （4TH）

個数：

データマイニング：実践的機械学習ツール・技術（第４版）
Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques （4TH）

Witten, Ian H./ Frank, Eibe/ Hall, Mark A.

ウェブストア価格 ¥14,971（本体¥13,610）
Morgan Kaufmann Publishers In（2016/12発売）
外貨定価 UK£ 54.99
ポイント 136pt

提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常約2週間で発送いたします。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 654 p.
言語 ENG
商品コード 9780128042915
DDC分類 006.312

Full Description

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts, along with practical advice on applying these tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated fourth edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning teaches readers everything they need to know to get going, from preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, to the algorithmic methods at the heart of successful data mining approaches.

Extensive updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including substantial new chapters on probabilistic methods and on deep learning. Accompanying the book is a new version of the popular WEKA machine learning software from the University of Waikato. Authors Witten, Frank, Hall, and Pal include today's techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research.

Please visit the book companion website at https://www.cs.waikato.ac.nz/‾ml/weka/book.html.

It contains

Powerpoint slides for Chapters 1-12. This is a very comprehensive teaching resource, with many PPT slides covering each chapter of the book
Online Appendix on the Weka workbench; again a very comprehensive learning aid for the open source software that goes with the book
Table of contents, highlighting the many new sections in the 4th edition, along with reviews of the 1st edition, errata, etc.

Part I: Introduction to data mining
1. What's it all about?
2. Input: Concepts, instances, attributes
3. Output: Knowledge representation
4. Algorithms: The basic methods
5. Credibility: Evaluating what's been learned

Part II. More advanced machine learning schemes
6. Trees and rules
7. Extending instance-based and linear models
8. Data transformations
9. Probabilistic methods
10. Deep learning
11. Beyond supervised and unsupervised learning
12. Ensemble learning
13. Moving on: applications and beyond