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Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining
Verlag: Elsevier Science and Technology, US, 2025
ISBN 10: 0443158886 ISBN 13: 9780443158889
Sprache: Englisch
Paperback. Zustand: New. 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 today's techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research.
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Data Mining
Verlag: Elsevier Science and Technology, US, 2025
ISBN 10: 0443158886 ISBN 13: 9780443158889
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. 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 today's techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research.
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Zustand: New. Provides a thorough grounding in machine learning concepts, as well as practical advice on applying the tools and techniques to data mining projectsPresents concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming .
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Data Mining
Verlag: Elsevier Science and Technology, US, 2025
ISBN 10: 0443158886 ISBN 13: 9780443158889
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Paperback. Zustand: New. 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 today's techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research.
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Verlag: Elsevier Science and Technology, US, 2025
ISBN 10: 0443158886 ISBN 13: 9780443158889
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