Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei FAN 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier Sameday 24.00 lei Curier DPD 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Data Preprocessing in Data Mining

Salvador Garcia

Julian Luengo

Francisco Herrera

Limba

engleză

Carte Carte broșată

Codul Libristo: 14208542

Editura Springer International Publishing AG, septembrie 2016

Data Preprocessing for Data Mining addresses one of the most important issues within the well-known... Descrierea completă

Codul Libristo: 14208542

511 b

1 106.94 lei

În depozitul extern Expediem în 10-18 zile

30 de zile pentru retur bunuri

Clienții au cumpărat de asemenea

Das Köln Kochbuch Gisela Muhr

Copertă tare

53.94 lei

L'institution d'un comité Permanent d'audit en Tunisie Yousra Mnad Basly

Carte broșată

276.36 lei

Set Do školy! Tlapková patrola

Articole de papetărie

37.20 lei

No tengas miedo a nada CURRO CAÑETE

Carte broșată

101.33 lei

Il n'y a pas de grand remplacement Hervé Le Bras

Carte broșată

100.60 lei

La peur, notre pire ennemi LAURENT NGUNGU KASEK

Carte broșată

104.97 lei

Formacion del Gerente Social Comunitario Mercedes Berenice Blanco Carrillo

Carte broșată

340.91 lei

Janion Transe traumy Transgresje 2 Kazimiera Szczuka

Carte broșată

47.39 lei

La tumba del terror AA. VV.

Carte broșată

66.41 lei

Mi caja de princesa Susaeta

Carte broșată

68.59 lei

Qué es la psicología del trabajo Julio Lillo Jover

Carte broșată

81.17 lei

Data Preprocessing for Data Mining addresses one of the most important issues within the well-known Knowledge Discovery from Data process. Data directly taken from the source will likely have inconsistencies, errors or most importantly, it is not ready to be considered for a data mining process. Furthermore, the increasing amount of data in recent science, industry and business applications, calls to the requirement of more complex tools to analyze it. Thanks to data preprocessing, it is possible to convert the impossible into possible, adapting the data to fulfill the input demands of each data mining algorithm. Data preprocessing includes the data reduction techniques, which aim at reducing the complexity of the data, detecting or removing irrelevant and noisy elements from the data. This book is intended to review the tasks that fill the gap between the data acquisition from the source and the data mining process. A comprehensive look from a practical point of view, including basic concepts and surveying the techniques proposed in the specialized literature, is given.Each chapter is a stand-alone guide to a particular data preprocessing topic, from basic concepts and detailed descriptions of classical algorithms, to an incursion of an exhaustive catalog of recent developments. The in-depth technical descriptions make this book suitable for technical professionals, researchers, senior undergraduate and graduate students in data science, computer science and engineering.