The book provides practical solutions to real-world problems using data mining techniques and offers a comprehensive guide to applying data mining methods and tools to solve complex problems in various fields. The book covers topics such as data preprocessing data visualization feature selection and evaluation model selection and assessment. It also includes case studies that illustrate how data mining can be applied to real-world problems. The book's author is Dr. Hong Zhang, a renowned expert in data mining and machine learning with over 20 years of experience in teaching and research. He has published numerous papers on data mining and machine learning and has presented at several international conferences. The book's target audience is researchers and professionals who want to learn about data mining applications in R programming language. The book's unique selling point is its focus on practical solutions to real-world problems using data mining techniques and its comprehensive coverage of data mining methods and tools. The book's structure is divided into four parts: Part I introduces the basics of data mining and R programming language; Part II discusses data preprocessing, data visualization, feature selection, and evaluation; Part III explores advanced data mining techniques such as text mining and web mining; and Part IV provides case studies illustrating the application of data mining in different fields.

Книга содержит практические решения реальных проблем с использованием методов интеллектуального анализа данных и предлагает исчерпывающее руководство по применению методов и инструментов интеллектуального анализа данных для решения сложных проблем в различных областях. Книга охватывает такие темы, как выбор функций визуализации данных предварительной обработки, а также выбор и оценка модели оценки. Он также включает в себя тематические исследования, которые иллюстрируют, как интеллектуальный анализ данных может быть применен к реальным проблемам. Автором книги является доктор Хун Чжан, известный эксперт в области интеллектуального анализа данных и машинного обучения с более чем 20-летним опытом преподавания и исследований. Он опубликовал множество работ по интеллектуальному анализу данных и машинному обучению и выступал с докладами на нескольких международных конференциях. Целевая аудитория книги - исследователи и профессионалы, желающие узнать о приложениях для интеллектуального анализа данных на языке программирования R. Уникальным аргументом в пользу продажи книги является ее ориентация на практические решения реальных проблем с использованием методов интеллектуального анализа данных и всесторонний охват методов и инструментов интеллектуального анализа данных. Структура книги разделена на четыре части: Часть I знакомит с основами интеллектуального анализа данных и языком программирования R; Часть II обсуждает предварительную обработку данных, визуализацию данных, выбор признаков и оценку; В части III рассматриваются передовые методы интеллектуального анализа данных, такие как интеллектуальный анализ текста и веб-майнинг; и в части IV приводятся тематические исследования, иллюстрирующие применение интеллектуального анализа данных в различных областях.

livre contient des solutions pratiques à des problèmes réels en utilisant des techniques d'exploration de données et offre un guide complet sur l'application de méthodes et d'outils d'exploration de données pour résoudre des problèmes complexes dans différents domaines. livre couvre des sujets tels que le choix des fonctions de visualisation des données de prétraitement, ainsi que le choix et l'évaluation du modèle d'évaluation. Il comprend également des études de cas qui illustrent comment l'exploration de données peut être appliquée à des problèmes réels. L'auteur du livre est le Dr Hong Zhang, un expert reconnu dans l'exploration de données et l'apprentissage automatique avec plus de 20 ans d'expérience dans l'enseignement et la recherche. Il a publié de nombreux articles sur l'exploration de données et l'apprentissage automatique et a fait des exposés à plusieurs conférences internationales. public cible du livre est les chercheurs et les professionnels qui souhaitent s'informer sur les applications d'exploration de données en langage de programmation R. L'argument unique en faveur de la vente du livre est son orientation vers des solutions pratiques aux problèmes réels en utilisant des techniques d'exploration de données et une couverture complète des méthodes et des outils d'exploration de données. La structure du livre est divisée en quatre parties : La partie I présente les bases de l'exploration de données et le langage de programmation R ; La partie II traite du traitement préalable des données, de la visualisation des données, de la sélection des caractéristiques et de l'évaluation ; La troisième partie traite des meilleures pratiques en matière d'exploration de données, telles que l'exploration de texte et l'exploitation minière sur le Web ; et la partie IV présente des études de cas illustrant l'application de l'exploration de données dans différents domaines.

libro ofrece soluciones prácticas a problemas reales utilizando técnicas de minería de datos y ofrece una guía exhaustiva sobre la aplicación de técnicas y herramientas de minería de datos para resolver problemas complejos en diferentes campos. libro abarca temas como la selección de las funciones de visualización de datos de preprocesamiento, así como la selección y evaluación del modelo de evaluación. También incluye estudios de casos que ilustran cómo la minería de datos puede aplicarse a problemas reales. autor del libro es el Dr. Hong Zhang, un reconocido experto en minería de datos y aprendizaje automático con más de 20 de experiencia en docencia e investigación. Ha publicado muchos trabajos sobre la minería de datos y el aprendizaje automático y ha hecho presentaciones en varias conferencias internacionales. público objetivo del libro son los investigadores y profesionales que desean aprender acerca de las aplicaciones de minería de datos en el lenguaje de programación R. Un argumento único a favor de la venta del libro es su enfoque en soluciones prácticas a problemas reales utilizando técnicas de minería de datos y una cobertura integral de técnicas e instrumentos de minería de datos. La estructura del libro se divide en cuatro partes: Parte I introduce los fundamentos de la minería de datos y el lenguaje de programación R; En la parte II se examinan el tratamiento previo de los datos, la visualización de los datos, la selección de las características y la evaluación; En la parte III se examinan las mejores prácticas de minería de datos, como la minería de textos y la minería web; y la parte IV contiene estudios de casos que ilustran la aplicación de la minería de datos en diversas esferas.

O livro oferece soluções práticas para problemas reais usando técnicas de análise inteligente de dados e oferece um guia abrangente sobre a aplicação de técnicas e ferramentas de análise inteligente de dados para resolver problemas complexos em várias áreas. O livro abrange temas como a escolha das funções de visualização dos dados do pré-processamento e a seleção e avaliação do modelo de avaliação. Ele também inclui estudos de caso que ilustram como a análise inteligente de dados pode ser aplicada a problemas reais. O autor do livro é Dr. Hun Zhang, um renomado especialista em análise inteligente de dados e aprendizagem de máquinas com mais de 20 anos de experiência em ensino e pesquisa. Ele publicou muitos trabalhos de análise inteligente de dados e aprendizagem de máquinas e apresentou relatórios em várias conferências internacionais. O público alvo do livro é pesquisador e profissional que deseja saber sobre aplicativos de análise inteligente de dados em linguagem de programação R. O argumento único para a venda do livro é sua orientação para soluções práticas de problemas reais usando técnicas de análise inteligente de dados e abrangência abrangente de métodos e ferramentas de análise inteligente de dados. A estrutura do livro é dividida em quatro partes: a parte I apresenta os fundamentos da análise inteligente de dados e a linguagem de programação R; A parte II discute processamento prévio de dados, visualização de dados, seleção de sinais e avaliação; A parte III aborda técnicas avançadas de análise inteligente de dados, tais como análise inteligente de texto e mining na Web; e a parte IV traz estudos de caso que ilustram a aplicação da análise inteligente de dados em diferentes áreas.

Il libro fornisce soluzioni pratiche ai problemi reali utilizzando tecniche di analisi intelligente dei dati e fornisce una guida completa all'utilizzo di metodi e strumenti di analisi intelligente dei dati per risolvere problemi complessi in diversi ambiti. Il libro comprende argomenti quali la scelta delle funzioni di visualizzazione dei dati di pre-elaborazione e la selezione e la valutazione del modello di valutazione. Include anche studi di caso che illustrano come l'analisi intelligente dei dati può essere applicata a problemi reali. Autore del libro è il dottor Hun Zhang, noto esperto di analisi intelligente dei dati e apprendimento automatico con più di 20 anni di esperienza nell'insegnamento e nella ricerca. Ha pubblicato molti lavori sull'analisi intelligente dei dati e sull'apprendimento automatico e ha parlato in diverse conferenze internazionali. Il pubblico target del libro è ricercatori e professionisti che desiderano conoscere le applicazioni per l'analisi intelligente dei dati nel linguaggio di programmazione R. L'argomento unico a favore della vendita del libro è il suo orientamento verso la soluzione pratica dei problemi reali utilizzando le tecniche di analisi intelligente dei dati e la copertura completa dei metodi e degli strumenti di analisi intelligente dei dati. La struttura del libro è suddivisa in quattro parti: la Parte I presenta le basi dell'analisi intelligente dei dati e il linguaggio di programmazione R; La parte II discute l'elaborazione preliminare dei dati, la visualizzazione dei dati, la selezione dei segni e la valutazione; La parte III affronta le procedure ottimali per l'analisi intelligente dei dati, come l'analisi intelligente del testo e il Web mining. e nella parte IV sono riportati studi di caso che illustrano l'uso dell'analisi intelligente dei dati in diversi ambiti.

Das Buch enthält praktische Lösungen für reale Probleme mit Data-Mining-Methoden und bietet eine umfassende Anleitung zur Anwendung von Data-Mining-Methoden und -Tools zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen Bereichen. Das Buch behandelt Themen wie die Auswahl von Visualisierungsfunktionen für Vorverarbeitungsdaten sowie die Auswahl und Bewertung eines Bewertungsmodells. Es enthält auch Fallstudien, die zeigen, wie Data Mining auf reale Probleme angewendet werden kann. Der Autor des Buches ist Dr. Hong Zhang, ein renommierter Experte für Data Mining und maschinelles rnen mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in hre und Forschung. Er hat zahlreiche Arbeiten zu Data Mining und maschinellem rnen veröffentlicht und Vorträge auf mehreren internationalen Konferenzen gehalten. Die Zielgruppe des Buches sind Forscher und Fachleute, die sich über Data-Mining-Anwendungen in der Programmiersprache R informieren möchten. Ein einzigartiges Argument für den Verkauf des Buches ist seine Fokussierung auf praktische Lösungen für reale Probleme mit Data-Mining-Techniken und die umfassende Abdeckung von Data-Mining-Techniken und -Tools. Die Struktur des Buches gliedert sich in vier Teile: Teil I führt in die Grundlagen des Data Mining und die Programmiersprache R ein; Teil II diskutiert Datenvorverarbeitung, Datenvisualisierung, Merkmalsauswahl und Auswertung; Teil III befasst sich mit fortgeschrittenen Data-Mining-Techniken wie Text Mining und Web-Mining; und Teil IV enthält Fallstudien, die die Anwendung von Data Mining in verschiedenen Bereichen veranschaulichen.

''

Kitap, veri madenciliği tekniklerini kullanarak gerçek dünyadaki sorunlara pratik çözümler sunar ve çeşitli alanlardaki karmaşık sorunları çözmek için veri madenciliği tekniklerini ve araçlarını uygulamak için kapsamlı bir rehber sunar. Kitap, ön işleme veri görselleştirme özelliklerinin seçimi ve bir puanlama modelinin seçimi ve değerlendirilmesi gibi konuları kapsar. Ayrıca, veri madenciliğinin gerçek dünyadaki sorunlara nasıl uygulanabileceğini gösteren vaka çalışmalarını da içerir. Kitabın yazarı Dr. Hong Zhang, 20 yıldan fazla öğretim ve araştırma deneyimi ile veri madenciliği ve makine öğrenimi konusunda tanınmış bir uzmandır. Veri madenciliği ve makine öğrenimi üzerine çok sayıda makale yayınladı ve birçok uluslararası konferansta konuşmalar yaptı. Kitabın hedef kitlesi, R programlama dilinde veri madenciliği uygulamaları hakkında bilgi edinmek isteyen araştırmacılar ve profesyonellerdir. Kitap için benzersiz bir satış noktası, veri madenciliği tekniklerini ve veri madenciliği tekniklerinin ve araçlarının kapsamlı kapsamını kullanarak gerçek dünya sorunlarına pratik çözümlere odaklanmasıdır. Kitabın yapısı dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, veri madenciliğinin temellerini ve R programlama dilini tanıtır; Bölüm II, veri ön işleme, veri görselleştirme, özellik seçimi ve değerlendirmeyi tartışır; Bölüm III, metin madenciliği ve web madenciliği gibi gelişmiş veri madenciliği tekniklerini ele alır; Ve Bölüm IV, veri madenciliğinin çeşitli alanlarda uygulanmasını gösteren vaka çalışmaları sunmaktadır.

يقدم الكتاب حلولاً عملية لمشاكل العالم الحقيقي باستخدام تقنيات استخراج البيانات ويقدم دليلاً شاملاً لتطبيق تقنيات وأدوات استخراج البيانات لحل المشكلات المعقدة في مختلف المجالات. يغطي الكتاب مواضيع مثل اختيار ميزات تصور البيانات قبل المعالجة واختيار وتقييم نموذج الدرجات. كما يتضمن دراسات حالة توضح كيف يمكن تطبيق تعدين البيانات على مشاكل العالم الحقيقي. مؤلف الكتاب هو الدكتور هونغ تشانغ، الخبير الشهير في التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي مع أكثر من 20 عامًا من التدريس والخبرة البحثية. نشر العديد من الأوراق حول التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي وألقى محادثات في العديد من المؤتمرات الدولية. الجمهور المستهدف للكتاب هو الباحثون والمهنيون الذين يتطلعون إلى التعرف على تطبيقات التنقيب عن البيانات بلغة البرمجة R. نقطة بيع فريدة للكتاب هي تركيزه على الحلول العملية لمشاكل العالم الحقيقي باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات والتغطية الشاملة لتقنيات وأدوات التنقيب عن البيانات. ينقسم هيكل الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول يقدم أساسيات استخراج البيانات ولغة البرمجة R ؛ ويناقش الجزء الثاني المعالجة المسبقة للبيانات، وتصور البيانات، واختيار الميزات، والتقييم ؛ ويتناول الجزء الثالث التقنيات المتقدمة لاستخراج البيانات مثل استخراج النصوص والتعدين على شبكة الإنترنت ؛ ويقدم الجزء الرابع دراسات حالة توضح تطبيق استخراج البيانات في مختلف الميادين.