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- VerlagMorgan Kaufmann Publishers In
- Erscheinungsdatum2025
- ISBN 10 0443158886
- ISBN 13 9780443158889
- EinbandTapa blanda
- SpracheEnglisch
- Auflage5
- Anzahl der Seiten688
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Data Mining (Paperback)
Verlag:
Elsevier Science & Technology, San Francisco, 2025
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Paperback
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fifth 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 new 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 more recent deep learning content on topics such as generative AI (GANs, VAEs, diffusion models), large language models (transformers, BERT and GPT models), and adversarial examples, as well as a comprehensive treatment of ethical and responsible artificial intelligence topics. Authors Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, and Christopher J. Pal, along with new author James R. Foulds, include todays techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9780443158889
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
Verlag:
Elsevier Science & Technology, 2025
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Data Mining (Paperback)
Verlag:
Elsevier Science & Technology, San Francisco, 2025
ISBN 10: 0443158886
ISBN 13: 9780443158889
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Paperback
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fifth 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 new 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 more recent deep learning content on topics such as generative AI (GANs, VAEs, diffusion models), large language models (transformers, BERT and GPT models), and adversarial examples, as well as a comprehensive treatment of ethical and responsible artificial intelligence topics. Authors Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, and Christopher J. Pal, along with new author James R. Foulds, include todays techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9780443158889
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