Nakhaeizadeh | Data Mining | Buch | 978-3-7908-1053-0 | sack.de

Buch, Deutsch, Band 27, 363 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 569 g

Reihe: Beiträge zur Wirtschaftsinformatik

Nakhaeizadeh

Data Mining


Theoretische Aspekte und Anwendungen

Buch, Deutsch, Band 27, 363 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 569 g

Reihe: Beiträge zur Wirtschaftsinformatik

ISBN: 978-3-7908-1053-0
Verlag: Physica-Verlag HD

Das Buch befaßt sich mit theoretischen und Anwendungsaspekten des Data Mining und behandelt unter anderem folgende Themen: Ziele und Methoden des Data Mining, Prozeß der Wissensentdeckung, State of the Art in der Forschung und Anwendung des Data Mining, wichtige Data Mining Tools, die Rolle der Informationsverarbeitung im KDD Prozeß, Data Warehousing, OLAP, Ansätze zur Benutzerunterstützung des Data Mining Prozesses, Modellselektion und Evaluierungsmethoden für Data Mining Algorithmen.
Nakhaeizadeh Data Mining jetzt bestellen!

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Nakhaeizadeh, Gholamreza

Weitere Infos & Material

Wissensentdeckung in Datenbanken und Data Mining: Ein Überblick.- Die Rolle der Informationsverwaltung im KDD-Prozeß.- Benutzerunterstützung für Wissensentdeckung in Datenbanken.- Attributauswahlmaße für die Induktion von Entscheidungsbäumen: Ein überblick.- Skalierung als alternative Datentransformation und deren Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit von Supervised Learning Algorithmen.- Datensegmentierung mittels Clusteranalyse.- Adaptive Verfahren der Clusteranalyse und der multidimensionalen Skalierung für die Analyse und Visualisierung hochdimensionaler Datenmengen.- Kausale Interpretation von Graphen.- Datenbasierte Verhaltensanalyse mit Fuzzy Graphen.- IPF für bedingte Wahrscheinlichkeiten: Lernen in Probabilistischen Netzwerken.- Wissensentdeckung in relationalen Datenbanken: Eine Herausforderung für das maschinelle Lernen.- Konfidenzintervalle für den Value-at-Risk.- Ist ein fairer Vergleich von Data Mining Algorithmen möglich?.- Zur Interessantheit bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken.- Modellselektion für Neuronale Netzwerke.- Die statistische Verteilung der Gewichte von neuronalen Netzen bei finit en Datenmengen.- Entwicklung eines Bonitätsindexes auf der Basis von Wirtschaftsauskünften der Vereine Creditreform mit Künstlichen Neuronalen Netzen.- Multi Task Learning zur Prognose von Aktienkursen unter Berücksichtigung der Integration von Finanzmarktdaten.- Neuronale Kointegration — Ein Anwendungsbeispiel zur Wechselkursprognose.- Risikomessung mit Shortfall-Maßen.- Autorenverzeichnis.

Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.