Data mining : découverte de connaissances dans les données
Mêlant la théorie et la pratique au travers d'exemples et d exercices concrets, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire du data mining en expliquant ses concepts et techniques : classification et clusterisation, exploration et prédiction, arbres de décision, réseaux de ne...
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| Auteurs principaux: | , |
|---|---|
| Outros autores: | |
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado: |
Paris :
Vuibert
DL 2018.
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| Edición: | 2e édition. |
| Sujets: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| LEADER | 02653nam a22003137a 4500 | ||
|---|---|---|---|
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| 020 | |a 9782311405606 (br.) : |c [44 EUR] | ||
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| 041 | 1 | |a fre |h eng |f fre | |
| 082 | |a 005.7565 | ||
| 100 | 1 | |a Larose, Daniel T. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Data mining : |b découverte de connaissances dans les données |c Daniel T. Larose, Chantal D. Larose ; traduction, Thierry Vallaud. |
| 250 | |a 2e édition. | ||
| 260 | |a Paris : |b Vuibert, |c DL 2018. | ||
| 300 | |a 1 volume (xxv-356 pages) : |b illustrations, graphiques, couverture illustrée en couleur ; |c 24 cm. | ||
| 504 | |a Références bibliographiques. Index | ||
| 505 | 0 | |a Chapitre 1. Introduction au data mining -- Chapitre 2. La préparation des données -- Chapitre 3. L'analyse exploratoire des données -- Chapitre 4. L'analyse statistique univariée -- Chapitre 5. Les statistiques multivariées -- Chapitre 6. Préparer les données pour la modélisation -- Chapitre 7. L'algorithme des k plus proches voisins -- Chapitre 8. Les arbres de décision -- Chapitre 9. Les réseaux de neurones -- Chapitre 10. La classification hiérarchique et la classification des k moyennes -- Chapitre 11. Les réseaux de Kohonen -- Chapitre 12. Les règles d'association -- Chapitre 13. L'imputation des données manquantes -- Chapitre 14. Les techniques d'évaluation des modèles -- Résumé des données et visualisation des données | |
| 520 | |a Mêlant la théorie et la pratique au travers d'exemples et d exercices concrets, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire du data mining en expliquant ses concepts et techniques : classification et clusterisation, exploration et prédiction, arbres de décision, réseaux de neurones et de Kohonen, règles d association, évaluation des modèles, etc. [Source éd.] | ||
| 650 | |a Bases de données |x Gestion | ||
| 650 | |a Exploration de données | ||
| 650 | |a Veille informationnelle | ||
| 650 | |a Analyse des données | ||
| 650 | |a Systèmes d'aide à la décision | ||
| 700 | 1 | |a Larose, Chantal D. |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Vallaud, Thierry. |4 trl | |
| 765 | 0 | |t Discovering knowledge in data |o an introduction to data mining |e 2nd edition |d cop. 2014 | |
| 997 | |0 694907 |1 Livre papier |a Ressource papier |b INSA |c 0/Bourges/ |c 0/Orléans/ |c 1/Bourges/INSA CVL/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.74 LAR |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.74 LAR |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.74 LAR |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.74 LAR |z Bourges, INSA CVL, 005.7 LAR | ||