Book Description: Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms Third Edition presents the latest techniques for analyzing and extracting information from large amounts of data in high-dimensional data spaces. This revised and updated third edition of the book integrates results from various disciplines such as statistics, artificial intelligence, data bases, pattern recognition, and computer visualization. With advances in deep learning technology, new applications have emerged, providing endless possibilities for exploration. The author, a renowned expert in the field, explains the fundamental concepts, models, and methodologies that have evolved in recent years and offers examples of their use in both industry and research. This comprehensive text covers the following topics: 1. Introduction to Data Mining 2. Data Preprocessing 3. Data Transformation 4. Association Rules 5. Decision Trees 6. Clustering 7. Classification 8. Regression 9. Neural Networks 10. Deep Learning 11. Big Data Analytics 12. Hadoop Ecosystem 13. Spark and Graph Processing 14. Distributed Computing 15. Cloud Computing 16.

Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms Third Edition представляет новейшие методы анализа и извлечения информации из больших объемов данных в пространствах данных высокой размерности. Это пересмотренное и обновленное третье издание книги объединяет результаты различных дисциплин, таких как статистика, искусственный интеллект, базы данных, распознавание образов и компьютерная визуализация. С развитием технологий глубокого обучения появились новые приложения, предоставляющие безграничные возможности для исследования. Автор, известный эксперт в этой области, объясняет фундаментальные концепции, модели и методологии, которые развивались в последние годы, и предлагает примеры их использования как в промышленности, так и в исследованиях. Этот всеобъемлющий текст охватывает следующие темы: 1. Введение в интеллектуальный анализ данных 2. Предварительная обработка данных 3. Преобразование данных 4. Правила ассоциации 5. Деревья принятия решений 6. Кластеризация 7. Классификация 8. Регрессия 9. Нейронные сети 10. Глубокое обучение 11. Аналитика больших данных 12. Hadoop Ecosystem 13. Spark and Graph Processing 14. Распределенные вычисления 15. Облачные вычисления 16.

Data Mining : Concepts, Models, Methods et Algorithms Third Edition présente les dernières méthodes d'analyse et d'extraction d'informations à partir de grandes quantités de données dans des espaces de données de haute dimension. Cette troisième édition révisée et mise à jour du livre regroupe les résultats de différentes disciplines telles que les statistiques, l'intelligence artificielle, les bases de données, la reconnaissance des images et la visualisation par ordinateur. Avec le développement des technologies d'apprentissage profond, de nouvelles applications sont apparues, offrant des possibilités illimitées de recherche. L'auteur, un expert reconnu dans ce domaine, explique les concepts, modèles et méthodologies fondamentaux qui ont évolué au cours des dernières années et donne des exemples de leur utilisation dans l'industrie et la recherche. Ce texte complet couvre les sujets suivants : 1. Introduction à l'exploration de données 2. Traitement préalable des données 3. Conversion de données 4. Règles de l'association 5. Arbres de décision 6. Clustering 7. Classification 8. Régression 9. Réseaux neuronaux 10. L'apprentissage profond 11. Big Data Analysis 12. Hadoop Ecosystem 13. Spark and Graph Processing 14. Calculs distribués 15. Cloud Computing 16.

Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms Third Edition presenta las últimas técnicas para analizar y extraer información de grandes volúmenes de datos en espacios de datos de alta dimensión. Esta revisión y actualización de la tercera edición del libro reúne los resultados de diversas disciplinas como estadística, inteligencia artificial, bases de datos, reconocimiento de imágenes y visualización por ordenador. Con el desarrollo de las tecnologías de aprendizaje profundo, han surgido nuevas aplicaciones que ofrecen oportunidades ilimitadas para la investigación. autor, reconocido experto en la materia, explica los conceptos, modelos y metodologías fundamentales que se han desarrollado en los últimos y ofrece ejemplos de su uso tanto en la industria como en la investigación. Este texto amplio abarca los siguientes temas: 1. Introducción a la minería de datos 2. Tratamiento previo de datos 3. Conversión de datos 4. Reglas de asociación 5. Árboles de decisión 6. Agrupación 7. Clasificación 8. Regresión 9. Redes neuronales 10. Aprendizaje profundo 11. Análisis de Big Data 12. Hadoop Ecosystem 13. Spark and Graph Processing 14. Computación distribuida 15. Computación en la nube 16.

Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms Third Edition apresenta técnicas recentes para analisar e extrair informações de grandes volumes de dados em espaços de dados de alta dimensão. Esta terceira edição revisada e atualizada do livro reúne resultados de diversas disciplinas, tais como estatística, inteligência artificial, bancos de dados, reconhecimento de imagem e visualização computadorizada. Com o avanço das tecnologias de aprendizagem profunda, surgiram novas aplicações que oferecem oportunidades de pesquisa ilimitadas. O autor, um conhecido especialista nesta área, explica os conceitos, modelos e metodologias fundamentais que evoluíram nos últimos anos e oferece exemplos de sua utilização tanto na indústria quanto na pesquisa. Este texto abrangente abrange os seguintes temas: 1. Introdução à análise inteligente de dados 2. Processamento prévio de dados 3. Conversão de dados 4. Regras da Associação 5. Árvores decisórias 6. Cluster 7. Classificação 8. Regressão 9. Redes neurais 10. Treinamento profundo 11. Analista de big data 12. Hadoop Ecosystem 13. Spark and Graph Processing 14. Cálculos distribuídos 15. Computação em nuvem 16.

Data Mining: Concept, Models, Methods, and Algorithms Third Edition presenta i più recenti metodi per analizzare e estrarre informazioni da grandi quantità di dati in spazi di dati ad alta dimensione. Questa terza edizione del libro, rivista e aggiornata, unisce i risultati di diverse discipline come statistiche, intelligenza artificiale, database, riconoscimento delle immagini e visualizzazione informatica. Con lo sviluppo delle tecnologie di apprendimento approfondito, sono state introdotte nuove applicazioni che offrono infinite opportunità di ricerca. L'autore, un noto esperto in questo campo, spiega i concetti, i modelli e le metodologie fondamentali che si sono sviluppati negli ultimi anni e offre esempi di loro utilizzo sia nell'industria che nella ricerca. Questo testo completo comprende i seguenti argomenti: 1. Introduzione all'analisi intelligente dei dati 2. Pre-elaborazione dati 3. Conversione dei dati 4. regole dell'associazione sono 5. Alberi decisionali 6. Clustering 7. Classificazione 8. Regressione 9. Reti neurali 10. Formazione approfondita 11. Analisi dei big data 12. Hadoop Ecosystem 13. Spark and Graph Processing 14. Calcoli distribuiti 15. Cloud computing 16.

Data Mining: Konzepte, Modelle, Methoden und Algorithmen Die Third Edition präsentiert die neuesten Methoden zur Analyse und Extraktion von Informationen aus großen Datenmengen in hochdimensionalen Datenräumen. Diese überarbeitete und aktualisierte dritte Auflage des Buches vereint die Ergebnisse verschiedener Disziplinen wie Statistik, künstliche Intelligenz, Datenbanken, Mustererkennung und Computervisualisierung. Mit der Entwicklung von Deep-arning-Technologien sind neue Anwendungen entstanden, die unbegrenzte Forschungsmöglichkeiten bieten. Der Autor, ein ausgewiesener Experte auf diesem Gebiet, erläutert die grundlegenden Konzepte, Modelle und Methoden, die sich in den letzten Jahren entwickelt haben und bietet Beispiele für deren Einsatz in Industrie und Forschung. Dieser umfassende Text behandelt folgende Themen: 1. Einführung in Data Mining 2. Datenvorverarbeitung 3. Datenkonvertierung 4. Die Regeln der Assoziation 5. Entscheidungsbäume 6. Clustering 7. Klassifizierung 8. Regression 9. Neuronale Netze 10. Tiefes rnen11. Big Data Analytics 12. Hadoop Ecosystem 13. Spark and Graph Processing 14. Verteilte Berechnungen 15. Cloud Computing 16.

Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms Third Edition wprowadza najnowsze metody analizy i pobierania informacji z dużych ilości danych w wysoko wymiarowych przestrzeniach danych. Ta zmieniona i zaktualizowana trzecia edycja książki łączy wyniki z różnych dziedzin, takich jak statystyki, sztuczna inteligencja, bazy danych, rozpoznawanie wzorców i wizualizacja komputera. Wraz z rozwojem technologii głębokiego uczenia się pojawiły się nowe aplikacje, które zapewniają niekończące się możliwości badań. Autor, znany ekspert w tej dziedzinie, wyjaśnia podstawowe koncepcje, modele i metodologie, które ewoluowały w ostatnich latach i oferuje przykłady ich zastosowania zarówno w przemyśle, jak i w badaniach. Ten obszerny tekst obejmuje następujące tematy: 1. Wprowadzenie do eksploracji danych 2. Wstępne przetwarzanie 3. Konwersja danych 4. Regulamin 5. Drzewa decyzyjne 6. Zgrupowanie 7. Klasyfikacja 8. Regresja 9. eci neuronowe 10. Głębokie uczenie się 11. Analiza dużych danych 12. Ekosystem Hadoop 13. Przetwarzanie iskier i wykresów 14. Rozproszone obliczenia 15. Chmura obliczeniowa 16.

כריית נתונים: קונספטים, מודלים, שיטות ואלגוריתמים מהדורה שלישית מציגה את השיטות האחרונות לניתוח ושליפת מידע מכמויות גדולות של נתונים במרחבים עתירי ממדים. מהדורה שלישית מעודכנת ומעודכנת זו של הספר משלבת תוצאות מדיסציפלינות שונות כגון סטטיסטיקה, בינה מלאכותית, בסיסי נתונים, זיהוי תבניות והדמיה ממוחשבת. עם התפתחות טכנולוגיות למידה מעמיקה, נוצרו יישומים חדשים המספקים אינסוף הזדמנויות למחקר. המחבר, מומחה בעל שם בתחום, מסביר את מושגי היסוד, המודלים והמודולוגיות שהתפתחו בשנים האחרונות ומציע דוגמאות לשימושם בתעשייה ובמחקר. טקסט מקיף זה מכסה את הנושאים הבאים: 1. מבוא לכריית מידע 2. מעבד מראש 3. המרת נתונים 4. אסוציאציות כללים 5. עצי החלטה 6. התקבצות 7. סיווג 8. רגרסיה מספר 9. רשתות עצביות 10. למידה עמוקה 11. ניתוח נתונים גדול 12. מערכת אקולוגית Hadoop 13. ניצוץ ועיבוד גרף 14. מחשוב מבוזר 15. מחשוב ענן 16.''

Veri Madenciliği: Kavramlar, Modeller, Yöntemler ve Algoritmalar Third Edition, yüksek boyutlu veri uzaylarında büyük miktarda veriden bilgi analiz etmek ve çıkarmak için en son yöntemleri sunar. Kitabın bu gözden geçirilmiş ve güncellenmiş üçüncü baskısı, istatistik, yapay zeka, veritabanları, örüntü tanıma ve bilgisayar görselleştirme gibi farklı disiplinlerden sonuçları birleştiriyor. Derin öğrenme teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, araştırma için sonsuz fırsatlar sunan yeni uygulamalar ortaya çıkmıştır. Alanında tanınmış bir uzman olan yazar, son yıllarda gelişen temel kavramları, modelleri ve metodolojileri açıklamakta ve hem endüstride hem de araştırmada kullanımlarına dair örnekler sunmaktadır. Bu kapsamlı metin aşağıdaki konuları kapsar: 1. Veri madenciliğine giriş 2. Ön işleme 3. Veri dönüştürme 4. Ortaklık Kuralları 5. Karar ağaçları 6. Kümeleme 7. Sınıflandırma 8. Regresyon 9. nir ağları 10. Derin öğrenme 11. Büyük veri analizi 12. Hadoop ekosistemi 13. Kıvılcım ve Grafik İşleme 14. Dağıtık hesaplama 15. Bulut bilişim 16.

يقدم تعدين البيانات: المفاهيم والنماذج والطرق والخوارزميات الطبعة الثالثة أحدث الطرق لتحليل واستخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات في مساحات البيانات عالية الأبعاد. تجمع هذه الطبعة الثالثة المنقحة والمحدثة من الكتاب بين النتائج من تخصصات مختلفة مثل الإحصاء والذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات والتعرف على الأنماط والتصور الحاسوبي. مع تطوير تكنولوجيات التعلم العميق، ظهرت تطبيقات جديدة توفر فرصًا لا نهاية لها للبحث. يشرح المؤلف، وهو خبير مشهور في هذا المجال، المفاهيم والنماذج والمنهجيات الأساسية التي تطورت في السنوات الأخيرة ويقدم أمثلة على استخدامها في كل من الصناعة والبحوث. ويغطي هذا النص الشامل المواضيع التالية: 1. مقدمة 2 استخراج البيانات. المعالجة المسبقة 3. تحويل البيانات 4. قواعد الرابطة 5. أشجار القرار 6. المجموعة 7. التصنيف 8. الانحدار 9. الشبكات العصبية 10. التعلم العميق 11. تحليلات البيانات الضخمة 12. هادوب النظام البيئي 13. معالجة الشرارة والرسم البياني 14. الحوسبة الموزعة 15. الحوسبة السحابية 16.

데이터 마이닝: 개념, 모델, 방법 및 알고리즘 3 판은 고차원 데이터 공간에서 대량의 데이터에서 정보를 분석하고 추출하는 최신 방법을 소개합니다. 이 책의 개정 및 업데이트 된 제 3 판은 통계, 인공 지능, 데이터베이스, 패턴 인식 및 컴퓨터 시각화와 같은 다양한 분야의 결과를 결합합니다. 딥 러닝 기술의 개발로 연구를위한 끝없는 기회를 제공하는 새로운 응용 프로그램이 등장했습니다. 이 분야의 저명한 전문가 인 저자는 최근 몇 년 동안 발전해 왔으며 산업과 연구에서 사용 된 기본 개념, 모델 및 방법론을 설명합니다. 이 포괄적 인 텍스트는 다음 주제를 다룹니다. 데이터 마이닝 소개 2. 사전 처리 3. 데이터 변환 4. 협회 규칙 5. 결정 트리 6. 클러스터링 7. 분류 8. 회귀 9. 신경망 10. 딥 러닝 11. 빅 데이터 분석 12. Hadoop 생태계 13. 스파크 및 그래프 처리 14. 분산 컴퓨팅 15. 클라우드 컴퓨팅 16.

データマイニング：コンセプト、モデル、メソッド、アルゴリズム第3版では、大量のデータから高次元のデータ空間で情報を分析し抽出するための最新の方法を紹介します。この改訂版と更新版は、統計、人工知能、データベース、パターン認識、コンピュータ可視化などのさまざまな分野の結果を組み合わせたものです。ディープラーニング技術の開発により、無限の研究機会を提供する新しいアプリケーションが登場しました。著者、分野の有名な専門家は、近進化してきた基本的な概念、モデルと方法論を説明し、産業と研究の両方でそれらの使用の例を提供しています。この包括的なテキストは、次のトピックをカバーしています：1。データマイニングの概要2。前処理3。データ変換4。アソシエーションルール5。決定木6。クラスタリング7。分類8。リグレッション9。ニューラルネットワーク10。ディープラーニング11。ビッグデータ分析12。Hadoopエコシステム13。スパークとグラフ処理14。分散コンピューティング15。クラウドコンピューティング16。

數據挖掘：Concepts，Models，Methods和Algorithms第三版介紹了從高維數據空間中的大量數據中分析和提取信息的最新方法。該書經過修訂和更新，第三版結合了統計學，人工智能，數據庫，模式識別和計算機可視化等不同學科的結果。隨著深度學習技術的發展，出現了新的應用程序，為研究提供了無限的機會。作者是該領域的著名專家，他解釋了近來發展起來的基本概念，模型和方法，並提供了在工業和研究中使用它們的示例。這一綜合案文涵蓋以下主題：1。數據挖掘簡介2.數據預處理3.數據轉換4。協會規則5。決策樹6。聚類7。分類8。回歸9。神經網絡10。深入學習11。大數據分析12.Hadoop Ecosystem 13.Spark and Graph Processing 14.分布式計算15。雲計算16。