Vista normal Vista MARC Vista ISBD

Data mining : soluciones con Enterprise Miner / César Pérez López, Daniel Santín González

Por: Pérez López, César.
Colaborador(es): Santín González, Daniel.
Tipo de material: materialTypeLabelLibroSeries RAMA / Alfaomega.Editor: México : Alfaomega, 2006Descripción: xvi, 555 páginas.ISBN: 970-15-1190-5.Tema(s): Páginas web | World Wide Web (Servicio de información sobre redes) | Sistemas de almacenamiento y recuperación | Bancos de datos de información | Minería de datos | Enterprise Miner (Programa para computador) | Minería de datos | Búsquedas en bases de datos | Bases de datosClasificación CDD: 005.74 P438d
Contenidos:
-El concepto de data mining -El entorno de Enterprise Miner -Selección de datos y muestras. Exploración -Exploración y análisisis interactivo de datos. El nodo Insight -Depuración y modificación de datos -Análisis clúster -Modelos : Regresión múltiple y logística -Arboles de decisión -Redes neuronales -Redes neuronales y componentes principales. Modelos de usuario -Valoración y comparación de modelos -Predicción y utilidades -Data mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas. Componentes -Data mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas. Análisis factorial -Data mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas. Correspondencias -Técnicas de data mining para clasificación ad hoc: análisis discriminante -Técnicas de data mining para clasificación ad hoc: análisis cluster
Tipo de ítem Biblioteca de origen Colección Signatura Copia número Estado Fecha de vencimiento Código de barras Reserva de ejemplares
Recurso electrónico de libro (en CD) Recurso electrónico de libro (en CD) Campus I
Audiovisuales 005.74 P438d (Navegar estantería) Ej. 1 Disponible AV2142
Libro (Reserva) Libro (Reserva) Campus I
Reserva 005.74 P438d (Navegar estantería) Ej. 1 Disponible 080774
Reservas Totales: 0

CAMPUS I
Incluye CD-ROM

-El concepto de data mining
-El entorno de Enterprise Miner
-Selección de datos y muestras. Exploración
-Exploración y análisisis interactivo de datos. El nodo Insight
-Depuración y modificación de datos
-Análisis clúster
-Modelos : Regresión múltiple y logística
-Arboles de decisión
-Redes neuronales
-Redes neuronales y componentes principales. Modelos de usuario
-Valoración y comparación de modelos
-Predicción y utilidades
-Data mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas. Componentes
-Data mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas. Análisis factorial
-Data mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas. Correspondencias
-Técnicas de data mining para clasificación ad hoc: análisis discriminante
-Técnicas de data mining para clasificación ad hoc: análisis cluster