Introducción a la minería de datos /
Hernández Orallo, José
Introducción a la minería de datos / José Hernández, María José Ramírez, César Ferri - xviii, 656 páginas : ilustraciones
Cap.1: Qué es la minería de datos?. - Cap. 2: El proceso de extracción del conocimiento. - Cap. 3: Recopilación : almacenes de datos. - Cap. 4: Limpieza y transformación. - Cap. 5: Exploración y selección. - Cap. 6: El problema de la extracción de patrones. - Cap. 7: Modelización estadística paramétrica. - Cap. 8: Modelización estadística no paramétrica. - Cap. 9: Reglas de asociación y dependencia. - Cap. 10: Métodos bayesianos. - Cap. 11: Árboles de decisión y sistemas de reglas. - Cap. 12: Métodos racionales y estructurales. - Cap. 13: Redes neuronales artificiales. - Cap. 14: Máquinas de vectores soporte. - Cap. 15: Extracción de conocimiento con algoritmos evolutivos y reglas difusas. - Cap. 16: Métodos basados en casos y vecindad. - Cap. 17: Técnicas de evacuación. - Cap. 18: Combinación de modelos. - Cap. 19: Interpretación, difusión y uso de modelos. - Cap. 20: Minería de datos espaciales, temporales, secuenciales y multimedia. - Cap. 21: Minería de web y textos. - Cap. 22: Implementación de un programa de minería de datos. - Cap. 23: Repercusiones y retos de la minerís de datos.
COBERTURA BIBLIOGRAFICA:
EIN091B
Asignatura: Inteligencia de Negocios
8420540919 9788420540917
MINERIA DE DATOS
ADMINISTRACION DE BASES DE DATOS
006.3 / H557
Introducción a la minería de datos / José Hernández, María José Ramírez, César Ferri - xviii, 656 páginas : ilustraciones
Cap.1: Qué es la minería de datos?. - Cap. 2: El proceso de extracción del conocimiento. - Cap. 3: Recopilación : almacenes de datos. - Cap. 4: Limpieza y transformación. - Cap. 5: Exploración y selección. - Cap. 6: El problema de la extracción de patrones. - Cap. 7: Modelización estadística paramétrica. - Cap. 8: Modelización estadística no paramétrica. - Cap. 9: Reglas de asociación y dependencia. - Cap. 10: Métodos bayesianos. - Cap. 11: Árboles de decisión y sistemas de reglas. - Cap. 12: Métodos racionales y estructurales. - Cap. 13: Redes neuronales artificiales. - Cap. 14: Máquinas de vectores soporte. - Cap. 15: Extracción de conocimiento con algoritmos evolutivos y reglas difusas. - Cap. 16: Métodos basados en casos y vecindad. - Cap. 17: Técnicas de evacuación. - Cap. 18: Combinación de modelos. - Cap. 19: Interpretación, difusión y uso de modelos. - Cap. 20: Minería de datos espaciales, temporales, secuenciales y multimedia. - Cap. 21: Minería de web y textos. - Cap. 22: Implementación de un programa de minería de datos. - Cap. 23: Repercusiones y retos de la minerís de datos.
COBERTURA BIBLIOGRAFICA:
EIN091B
Asignatura: Inteligencia de Negocios
8420540919 9788420540917
MINERIA DE DATOS
ADMINISTRACION DE BASES DE DATOS
006.3 / H557