The Machine Learning for Data Science Handbook: Data Mining and Knowledge Discovery Handbook is a comprehensive guide to the field of data mining and knowledge discovery, providing readers with a detailed understanding of the key concepts, theories, standards, methodologies, trends, and challenges in this rapidly evolving field. The book begins by surveying the history and evolution of technology, highlighting the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. The book is divided into four parts, each focusing on a different aspect of data mining and knowledge discovery. Part one provides an overview of the field, including its definition, importance, and applications in various industries. Part two delves into the fundamental concepts and algorithms of data mining, including classic methods and their extensions and novel methods developed recently. This section also covers the theoretical foundations of data mining, providing readers with a solid understanding of the underlying principles. Part three explores the practical applications of data mining in various interdisciplinary fields such as finance, healthcare, marketing, education, and environmental monitoring.

Справочник по машинному обучению для Data Science: Data Mining и Knowledge Discovery Handbook - это всеобъемлющее руководство по области интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний, предоставляющее читателям подробное понимание ключевых концепций, теорий, стандартов, методологий, тенденций и проблем в этой быстро развивающейся области. Книга начинается с обследования истории и эволюции технологий, подчёркивая необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Книга состоит из четырех частей, каждая из которых посвящена различным аспектам интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний. В первой части представлен обзор области, включая ее определение, важность и применение в различных отраслях. Часть вторая углубляется в фундаментальные концепции и алгоритмы интеллектуального анализа данных, включая классические методы и их расширения и новые методы, разработанные недавно. Этот раздел также охватывает теоретические основы интеллектуального анализа данных, предоставляя читателям твердое понимание основных принципов. В третьей части рассматриваются практические применения интеллектуального анализа данных в различных междисциплинарных областях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг, образование и мониторинг окружающей среды.

Machine arning Handbook for Data Science : Data Mining and Knowledge Discovery Handbook est un guide complet sur le domaine de l'exploration de données et de la découverte de connaissances qui fournit aux lecteurs une compréhension détaillée des concepts, des théories, des normes, des méthodologies, des tendances et des défis clés dans ce domaine en évolution rapide. livre commence par une étude de l'histoire et de l'évolution des technologies, soulignant la nécessité d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de l'unification des gens dans un État en guerre. livre se compose de quatre parties, chacune traitant de différents aspects de l'exploration de données et de la découverte de connaissances. La première partie donne un aperçu du domaine, y compris sa définition, son importance et son application dans différents secteurs. La deuxième partie explore les concepts et algorithmes fondamentaux de l'exploration de données, y compris les méthodes classiques et leurs extensions et les nouvelles méthodes développées récemment. Cette section couvre également les bases théoriques de l'exploration de données, fournissant aux lecteurs une bonne compréhension des principes de base. La troisième partie traite des applications pratiques de l'exploration de données dans divers domaines interdisciplinaires tels que la finance, la santé, le marketing, l'éducation et la surveillance de l'environnement.

Manual de aprendizaje automático para Data Science: Data Mining y Knowledge Discovery Handbook es una guía integral sobre minería de datos y descubrimiento de conocimiento que proporciona a los lectores una comprensión detallada de conceptos clave, teorías, estándares, metodologías, tendencias y desafíos en este rápido proceso un área en desarrollo. libro comienza con una encuesta sobre la historia y la evolución de la tecnología, destacando la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un estado en guerra. libro consta de cuatro partes, cada una dedicada a diferentes aspectos de la minería de datos y la detección de conocimiento. En la primera parte se ofrece una visión general del ámbito, incluida su definición, importancia y aplicación en diferentes industrias. La segunda parte profundiza en los conceptos y algoritmos fundamentales de la minería de datos, incluyendo las técnicas clásicas y sus extensiones y las nuevas técnicas desarrolladas recientemente. Esta sección también cubre los fundamentos teóricos de la minería de datos, proporcionando a los lectores una comprensión sólida de los principios básicos. En la tercera parte se examinan las aplicaciones prácticas de la minería de datos en diversos ámbitos interdisciplinarios, como las finanzas, la salud, la comercialización, la educación y la vigilancia del medio ambiente.

O Guia de Aprendizagem de Máquina para Data Science: Data Mining e Knowledge Discovery Handbook é um guia abrangente sobre análise inteligente de dados e detecção de conhecimento, fornecendo aos leitores uma compreensão detalhada de conceitos, teorias, padrões, metodologias, tendências e desafios nesta área em rápida evolução. O livro começa com um estudo da história e evolução da tecnologia, ressaltando a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num estado em guerra. O livro é composto por quatro partes, cada uma delas sobre diferentes aspectos da análise inteligente de dados e detecção de conhecimento. A primeira parte apresenta uma visão geral da área, incluindo sua definição, importância e aplicação em vários setores. A segunda parte é aprofundada em conceitos fundamentais e algoritmos de análise inteligente de dados, incluindo técnicas clássicas e suas extensões e novas técnicas desenvolvidas recentemente. Esta seção também abrange os fundamentos teóricos da análise inteligente de dados, oferecendo aos leitores uma compreensão firme dos princípios básicos. A terceira parte aborda aplicações práticas de análise inteligente de dados em diversas áreas interdisciplinares, como finanças, saúde, marketing, educação e monitoramento ambiental.

La Guida all'apprendimento automatico per Data Science: Data Mining e Knowledge Discovery Handbook è una guida completa per l'analisi intelligente dei dati e la rilevazione delle conoscenze, che fornisce ai lettori una comprensione dettagliata dei concetti, delle teorie, degli standard, delle metodologie, delle tendenze e delle sfide in questo campo in rapida evoluzione. Il libro inizia con un esame della storia e dell'evoluzione della tecnologia, sottolineando la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità e l'unione delle persone in uno stato in guerra. Il libro è composto da quattro parti, ognuna dedicata a diversi aspetti dell'analisi intelligente dei dati e della rilevazione delle conoscenze. La prima parte fornisce una panoramica dell'area, inclusa la definizione, l'importanza e l'applicazione in diversi settori. La seconda parte approfondisce i concetti fondamentali e gli algoritmi di analisi intelligente dei dati, inclusi i metodi classici e le loro estensioni e le nuove tecniche sviluppate di recente. Questa sezione comprende anche le basi teoriche dell'analisi intelligente dei dati, fornendo ai lettori una chiara comprensione dei principi fondamentali. La terza parte affronta le applicazioni pratiche dell'analisi intelligente dei dati in diversi ambiti interdisciplinari quali finanza, sanità, marketing, istruzione e monitoraggio ambientale.

Machine arning Handbook for Data Science: Data Mining and Knowledge Discovery Handbook ist ein umfassendes Handbuch für Data Mining und Wissenserkennung, das den sern ein detailliertes Verständnis der wichtigsten Konzepte, Theorien, Standards, Methoden, Trends und Herausforderungen in diesem sich schnell entwickelnden Bereich vermittelt. Das Buch beginnt mit einer Untersuchung der Geschichte und Entwicklung der Technologie und betont die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat. Das Buch besteht aus vier Teilen, die sich jeweils mit verschiedenen Aspekten des Data Mining und der Wissenserfassung befassen. Der erste Teil bietet einen Überblick über das Gebiet, einschließlich seiner Definition, Bedeutung und Anwendung in verschiedenen Branchen. Der zweite Teil befasst sich mit den grundlegenden Konzepten und Algorithmen des Data Mining, einschließlich klassischer Methoden und deren Erweiterungen und neu entwickelten Methoden. Dieser Abschnitt behandelt auch die theoretischen Grundlagen des Data Mining und vermittelt den sern ein solides Verständnis der Grundprinzipien. Der dritte Teil untersucht die praktischen Anwendungen von Data Mining in verschiedenen interdisziplinären Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing, Bildung und Umweltüberwachung.

The Machine arning Handbook for Data Science: Data Mining and Knowledge Discovery Handbook הוא מדריך מקיף לתחום כריית מידע וגילוי ידע, המספק לקוראים הבנה מפורטת של מושגי מפתח, תאוריות, סטנדרטים, מתודולוגיות, מגמות ואתגרים בתחום זה המתפתח במהירות. הספר פותח בסקר של ההיסטוריה והאבולוציה של הטכנולוגיה, ומדגיש את הצורך בפרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולאיחוד בני האדם במצב מלחמה. הספר מורכב מארבעה חלקים, שכל אחד מהם עוסק בהיבטים שונים של כריית מידע וגילוי ידע. החלק הראשון מספק סקירה של התחום, כולל הגדרתו, חשיבותו ויישומו בתעשיות שונות. חלק שני מתעמק במושגי כריית נתונים בסיסיים ואלגוריתמים, כולל שיטות קלאסיות והרחבות ושיטות חדשות שפותחו לאחרונה. סעיף זה מכסה גם את היסודות התיאורטיים של כריית נתונים, ומספק לקוראים הבנה מוצקה של עקרונות בסיסיים. החלק השלישי בוחן יישומים מעשיים של כריית מידע בתחומים בין-תחומיים שונים כגון פיננסים, בריאות, שיווק, חינוך וניטור סביבתי.''

Veri Bilimi için Makine Öğrenimi Kitabı: Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi Kitabı, okuyuculara bu hızla gelişen alandaki temel kavramlar, teoriler, standartlar, metodolojiler, eğilimler ve zorluklar hakkında ayrıntılı bir anlayış sağlayan, veri madenciliği ve bilgi keşfi alanına yönelik kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, teknolojinin tarihinin ve evriminin bir incelemesi ile başlar ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmaya duyulan ihtiyacı vurgulayarak, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için temel oluşturur. Kitap, her biri veri madenciliği ve bilgi keşfinin farklı yönleriyle ilgilenen dört bölümden oluşuyor. İlk bölüm, tanımı, önemi ve çeşitli endüstrilerdeki uygulamaları dahil olmak üzere alana genel bir bakış sağlar. İkinci bölüm, klasik yöntemler ve bunların uzantıları ve son zamanlarda geliştirilen yeni yöntemler de dahil olmak üzere temel veri madenciliği kavramlarına ve algoritmalarına değinmektedir. Bu bölüm aynı zamanda veri madenciliğinin teorik temellerini de kapsar ve okuyuculara temel ilkeler hakkında sağlam bir anlayış sağlar. Üçüncü bölüm, finans, sağlık, pazarlama, eğitim ve çevresel izleme gibi çeşitli disiplinlerarası alanlarda veri madenciliğinin pratik uygulamalarına bakmaktadır.

دليل التعلم الآلي لعلوم البيانات: دليل تعدين البيانات واكتشاف المعرفة هو دليل شامل لمجال استخراج البيانات واكتشاف المعرفة، ويزود القراء بفهم مفصل للمفاهيم الرئيسية والنظريات والمعايير والمنهجيات والاتجاهات والتحديات في هذا المجال سريع التطور. يبدأ الكتاب بدراسة استقصائية لتاريخ وتطور التكنولوجيا، مع التأكيد على الحاجة إلى نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. يتكون الكتاب من أربعة أجزاء، يتناول كل منها جوانب مختلفة من استخراج البيانات واكتشاف المعرفة. يقدم الجزء الأول لمحة عامة عن هذا المجال، بما في ذلك تعريفه وأهميته وتطبيقه في مختلف الصناعات. يتعمق الجزء الثاني في مفاهيم وخوارزميات التنقيب عن البيانات الأساسية، بما في ذلك الأساليب الكلاسيكية وامتداداتها والطرق الجديدة التي تم تطويرها مؤخرًا. يغطي هذا القسم أيضًا الأسس النظرية لاستخراج البيانات، مما يوفر للقراء فهمًا راسخًا للمبادئ الأساسية. ويتناول الجزء الثالث التطبيقات العملية لاستخراج البيانات في مختلف المجالات المتعددة التخصصات مثل التمويل والصحة والتسويق والتعليم والرصد البيئي.

데이터 과학을위한 머신 러닝 핸드북: 데이터 마이닝 및 지식 디스커버리 핸드북은 데이터 마이닝 및 지식 발견 분야에 대한 포괄적 인 안내서로, 독자들에게 주요 개념, 이론, 표준, 방법론, 동향 및 과제에 대한 자세한 이해 이해줍니다. 이 책은 기술의 역사와 진화에 대한 조사로 시작하여 인류의 생존과 전쟁에서 사람들의 통일의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식에 대한 개인적인 패러다임의 필요성을 강조합니다. 상태. 이 책은 각각 데이터 마이닝 및 지식 발견의 다른 측면을 다루는 네 부분으로 구성됩니다. 첫 번째 부분은 다양한 산업에서의 정의, 중요성 및 적용을 포함하여 해당 분야의 개요를 제공합니다. 두 부분은 고전적인 방법과 확장 및 최근에 개발 된 새로운 방법을 포함하여 기본 데이터 마이닝 개념 및 알고리즘을 탐구합니다. 이 섹션은 또한 데이터 마이닝의 이론적 기초를 다루며 독자에게 기본 원칙에 대한 확실한 이해를 제공합니다. 세 번째 부분은 재무, 건강, 마케팅, 교육 및 환경 모니터링과 같은 다양한 학제 간 분야에서 데이터 마이닝의 실제 응용을 살펴 봅니다.

《數據科學：數據挖掘和知識發現手冊》是數據挖掘和知識發現領域的綜合指南，為讀者提供了對該快速發展的領域關鍵概念，理論，標準，方法，趨勢和挑戰的詳細了解。該書首先對技術的歷史和演變進行了調查，強調了將現代知識的技術發展過程視為人類生存和人類在交戰國團結的基礎的個人範式的必要性。該書分為四個部分，每個部分都涉及數據挖掘和知識發現的不同方面。第一部分概述了這一領域，包括其定義、重要性和在各行業的應用。第二部分深入研究了數據挖掘的基本概念和算法，包括經典方法及其擴展以及最近開發的新方法。本節還涵蓋了數據挖掘的理論基礎，為讀者提供了對基本原理的堅定理解。第三部分探討了數據挖掘在金融、衛生、市場營銷、教育和環境監測等多學科領域的實際應用。