Data Mining and Analysis - Fundamental Concepts and Algorithms

Data Mining and Analysis - Fundamental Concepts and Algorithms

This textbook for senior undergraduate and graduate data mining courses provides a broad yet in-depth overview of data mining, integrating related concepts from machine learning and statistics.

Tag(s): Data Mining

Publication date: 12 May 2014

ISBN-10: 0521766338

ISBN-13: 9780521766333

Paperback: 562 pages

Views: 19,487

Type: N/A

Publisher: Cambridge University Press

License: n/a

Post time: 11 May 2015 02:11:32

Data Mining and Analysis - Fundamental Concepts and Algorithms

Data Mining and Analysis - Fundamental Concepts and Algorithms This textbook for senior undergraduate and graduate data mining courses provides a broad yet in-depth overview of data mining, integrating related concepts from machine learning and statistics.
Tag(s): Data Mining
Publication date: 12 May 2014
ISBN-10: 0521766338
ISBN-13: 9780521766333
Paperback: 562 pages
Views: 19,487
Document Type: N/A
Publisher: Cambridge University Press
License: n/a
Post time: 11 May 2015 02:11:32
Book Description:
Mohammed J. Zaki wrote:The fundamental algorithms in data mining and analysis form the basis for the emerging field of data science, which includes automated methods to analyze patterns and models for all kinds of data, with applications ranging from scientific discovery to business intelligence and analytics. This textbook for senior undergraduate and graduate data mining courses provides a broad yet in-depth overview of data mining, integrating related concepts from machine learning and statistics. The main parts of the book include exploratory data analysis, pattern mining, clustering, and classification. The book lays the basic foundations of these tasks, and also covers cutting-edge topics such as kernel methods, high-dimensional data analysis, and complex graphs and networks. With its comprehensive coverage, algorithmic perspective, and wealth of examples, this book offers solid guidance in data mining for students, researchers, and practitioners alike.




About The Author(s)


Wagner Meira Jr. é professor titular do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais. Wagner é PhD em Ciência da Computação pela University of Rochester (1997), além de mestre e bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (1993 e 1990, respectivamente). 

Seus interesses de pesquisa são em sistemas paralelos e distribuídos, em particular na sua escalabilidade e eficiência, variando de sistemas massivamente paralelos a plataformas baseadas na Internet, e em algoritmos de mineração de dados, sua paralelização e aplicação em áreas como recuperação de informação, bioinformática e governança eletrônica.

Wagner Meira Jr.

Wagner Meira Jr. é professor titular do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais. Wagner é PhD em Ciência da Computação pela University of Rochester (1997), além de mestre e bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (1993 e 1990, respectivamente). 

Seus interesses de pesquisa são em sistemas paralelos e distribuídos, em particular na sua escalabilidade e eficiência, variando de sistemas massivamente paralelos a plataformas baseadas na Internet, e em algoritmos de mineração de dados, sua paralelização e aplicação em áreas como recuperação de informação, bioinformática e governança eletrônica.


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Mohammed J. Zaki

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