| 書目名稱 | Predictive Analytics und Data Mining | | 副標(biāo)題 | Eine Einführung mit | | 編輯 | Marlis von der Hude | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/755/754573/754573.mp4 | | 概述 | Mit vielen Beispielen in R.Bietet einen leicht verst?ndlichen Einstieg in Data Mining und Predictive Analytics.So wenig Theorie wie m?glich, so viel wie n?tig | | 圖書封面 |  | | 描述 | Dieses Buch bietet einen leicht verst?ndlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Pr?diktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zun?chst eine kurze Darstellung der Theorie und erkl?rt die zum Verst?ndnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden.?.Zum Abschluss wird eine einfache M?glichkeit pr?sentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden k?nnen. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle..Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es pr?sentiert jedoch so wenig Theorie wie m?glich, aber so viel wie n?tig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.. | | 出版日期 | Textbook 2020 | | 關(guān)鍵詞 | Deskriptive Datenanalyse; Clusteranalyse; Dimensionsreduktion; Pr?diktive Verfahren für Regressionsfrag | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-30153-8 | | isbn_softcover | 978-3-658-30152-1 | | isbn_ebook | 978-3-658-30153-8 | | copyright | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020 |
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GMT+8, 2025-10-22 20:50
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