Data Mining: Know It All
Chakrabarti, Soumen; Neapolitan, Richard E.; Pyle, Dorian; Refaat, Mamdouh; Schneider, Markus; Teorey, Toby J.; Witten, Ian H.; Cox, Earl; Frank, Eibe; Güting, Ralf Hartmut; Han, Jiawei; Jiang, Xia; Kamber, Micheline; Lightstone, Sam S.; Nadeau, Thomas P.
Sprache: Englisch
Verlag: Morgan Kaufmann, 2008
- Hardcover
- Gebraucht

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- Titel
- Data Mining: Know It All
- Autor
- Chakrabarti, Soumen; Neapolitan, Richard E.; Pyle, Dorian; Refaat, Mamdouh; Schneider, Markus; Teorey, Toby J.; Witten, Ian H.; Cox, Earl; Frank, Eibe; Güting, Ralf Hartmut; Han, Jiawei; Jiang, Xia; Kamber, Micheline; Lightstone, Sam S.; Nadeau, Thomas P.
- Verlag
- Morgan Kaufmann
- Erscheinungsjahr
- 2008
- Zustand
- acceptable
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0123746299
- ISBN-13
- 9780123746290
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Über die Autorin bzw. den Autor
Richard E. Neapolitan is professor and Chair of Computer Science at Northeastern Illinois University. He has previously written four books including the seminal 1990 Bayesian network text Probabilistic Reasoning in Expert Systems. More recently, he wrote the 2004 text Learning Bayesian Networks, the textbook Foundations of Algorithms, which has been translated to three languages and is one of the most widely-used algorithms texts world-wide, and the 2007 text Probabilistic Methods for Financial and Marketing Informatics (Morgan Kaufmann Publishers).
Dorian Pyle is Chief Scientist and Founder of PTI (www.pti.com), which develops and markets Powerhouse™ predictive and explanatory analytics software. Dorian has over 20 years experience in artificial intelligence and machine learning techniques which are used in what is known today as “data mining or “predictive analytics. He has applied this knowledge as a consultant with Knowledge Stream Partners, Xchange, Naviant, Thinking Machines, and Data Miners and with various companies directly involved in credit card marketing for banks and with manufacturing companies using industrial automation. In 1976 he was involved in building artificially intelligent machine learning systems utilizing the pioneering technologies that are currently known as neural computing and associative memories. He is current in and familiar with using the most advanced technologies in data mining including: entropic analysis (information theory), chaotic and fractal decomposition, neural technologies, evolution and genetic optimization, algebra evolvers, case-based reasoning, concept induction and other advanced statistical techniques.
Mamdouh Refaat is a data mining and business analytics consultant advising major organizations in North America and Europe. He has held several positions in consulting organizations and software vendors, including the director of consulting services at ANGOSS Software Corporation, a global data mining software and service provider. During his career, Mamdouh has managed numerous data mining consulting projects in marketing, CRM, and credit risk for Fortune 500 organizations in North America and Europe. In addition, he has delivered over 50 professional training courses in data mining and business analytics. Mamdouh holds a Ph.D. in Engineering from the University of Toronto, and an MBA from the University of Leeds.
During his career, Mamdouh has managed numerous data mining consulting projects in marketing, CRM, and credit risk for Fortune 500 organizations in North America and Europe. In addition, he has delivered over 50 professional training courses in data mining and business analytics.
Mamdouh holds a PhD in Engineering from the University of Toronto, and an MBA from the University of Leeds.
Markus Schneider is an Assistant Professor in the Computer Science Department of the University of Florida and holds a doctoral degree in Computer Science from the University of Hagen, Germany. He is author of a monograph in the area of spatial databases and of a German textbook on implementation concepts for database systems, and has published about 40 articles on database systems. He is on the editorial board of GeoInformatica.
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