DATA MINING WITH DECISION TREES: THEORY AND APPLICATIONS (2ND EDITION) (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence, 81)
Sprache: Englisch
Verlag: World Scientific Pub Co Inc, 2014
Serie: Buch 1 von 9 - Machine Perception and Artificial Intelligence
- Hardcover
- Gebraucht

Anbieter: HPB-Red, Dallas, TX, USAHPB-Red
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- Titel
- DATA MINING WITH DECISION TREES: THEORY AND APPLICATIONS (2ND EDITION) (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence, 81)
- Autor
- Maimon, Oded Z,Rokach, Lior
- Verlag
- World Scientific Pub Co Inc
- Veröffentlichungsjahr
- 2014
- Zustand
- Good
- Einband
- hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 981459007X
- ISBN-13
- 9789814590075
- Ausgabe
- 2. Auflage
- Serie
- Buch 1 von 9: Machine Perception and Artificial Intelligence
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Von der hinteren Coverseite
This 2nd Edition is dedicated entirely to the field of decision trees in data mining; to cover all aspects of this important technique, as well as improved or new methods and techniques developed after the publication of our first edition. In this new edition, all chapters have been revised and new topics brought in. New topics include Cost-Sensitive Active Learning, Learning with Uncertain and Imbalanced Data, Using Decision Trees beyond Classification Tasks, Privacy Preserving Decision Tree Learning, Lessons Learned from Comparative Studies, and Learning Decision Trees for Big Data. A walk-through guide to existing open-source data mining software is also included in this edition.
This book invites readers to explore the many benefits in data mining that decision trees offer:
Self-explanatory and easy to follow when compacted
Able to handle a variety of input data: nominal, numeric and textual
Scales well to big data
Able to process datasets that may have errors or missing values
High predictive performance for a relatively small computational effort
Available in many open source data mining packages over a variety of platforms
Useful for various tasks, such as classification, regression, clustering and feature selection
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