Author: Oded Z Maimon Publisher: World Scientific ISBN: 9814590096 Category : Computers Languages : en Pages : 328
Book Description
Decision trees have become one of the most powerful and popular approaches in knowledge discovery and data mining; it is the science of exploring large and complex bodies of data in order to discover useful patterns. Decision tree learning continues to evolve over time. Existing methods are constantly being improved and new methods introduced.This 2nd Edition is dedicated entirely to the field of decision trees in data mining; to cover all aspects of this important technique, as well as improved or new methods and techniques developed after the publication of our first edition. In this new edition, all chapters have been revised and new topics brought in. New topics include Cost-Sensitive Active Learning, Learning with Uncertain and Imbalanced Data, Using Decision Trees beyond Classification Tasks, Privacy Preserving Decision Tree Learning, Lessons Learned from Comparative Studies, and Learning Decision Trees for Big Data. A walk-through guide to existing open-source data mining software is also included in this edition.This book invites readers to explore the many benefits in data mining that decision trees offer:
Author: Lior Rokach Publisher: World Scientific ISBN: 9814474185 Category : Computers Languages : en Pages : 263
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This is the first comprehensive book dedicated entirely to the field of decision trees in data mining and covers all aspects of this important technique.Decision trees have become one of the most powerful and popular approaches in knowledge discovery and data mining, the science and technology of exploring large and complex bodies of data in order to discover useful patterns. The area is of great importance because it enables modeling and knowledge extraction from the abundance of data available. Both theoreticians and practitioners are continually seeking techniques to make the process more efficient, cost-effective and accurate. Decision trees, originally implemented in decision theory and statistics, are highly effective tools in other areas such as data mining, text mining, information extraction, machine learning, and pattern recognition. This book invites readers to explore the many benefits in data mining that decision trees offer:
Author: Haim Dahan Publisher: Springer ISBN: 9781493905386 Category : Computers Languages : en Pages : 0
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This book explores a proactive and domain-driven method to classification tasks. This novel proactive approach to data mining not only induces a model for predicting or explaining a phenomenon, but also utilizes specific problem/domain knowledge to suggest specific actions to achieve optimal changes in the value of the target attribute. In particular, the authors suggest a specific implementation of the domain-driven proactive approach for classification trees. The book centers on the core idea of moving observations from one branch of the tree to another. It introduces a novel splitting criterion for decision trees, termed maximal-utility, which maximizes the potential for enhancing profitability in the output tree. Two real-world case studies, one of a leading wireless operator and the other of a major security company, are also included and demonstrate how applying the proactive approach to classification tasks can solve business problems. Proactive Data Mining with Decision Trees is intended for researchers, practitioners and advanced-level students.
Author: Cesar Perez Lopez Publisher: CreateSpace ISBN: 9781493768400 Category : Computers Languages : en Pages : 196
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Este libro profundiza en dos de las técnicas más habituales utilizadas en minería de datos, como son las redes neuronales y los árboles de decisión. El contenido se aborda de una forma sencilla y fácil de entender a través de una de las soluciones de software más comunes de entre las existentes en el mercado, en concreto, SAS ENTERPRISE MINER. Se persigue como finalidad inicial clarificar las aplicaciones relativas a métodos tradicionalmente calificados como difíciles u opacos. Se busca presentar las aplicaciones en la minería de datos sin necesidad de manejar desarrollos matemáticos elevados ni algoritmos teóricos complicados, que es la razón más común de las dificultades en la comprensión y aplicación de esta materia.Hoy en día se utiliza la minería de datos en diferentes campos de la ciencia. Cabe destacar las aplicaciones financieras y en banca, en análisis de mercados y comercio, en seguros y salud privada, en educación, en procesos industriales, en medicina, en biología y bioingeniería, en telecomunicaciones y en muchas otras áreas. Lo esencial para empezar a trabajar en minería de datos, sea cual sea el campo en que se aplique, es la comprensión de los propios conceptos, tarea que no exige ni mucho menos el dominio de aparato científico que conlleva la materia. Posteriormente, cuando ya sea necesaria la operatoria avanzada, los programas de ordenador permiten obtener los resultados sin necesidad de descifrar el desarrollo matemático de los algoritmos que están debajo de los procedimientos.
Author: PEREZ LOPEZ, CESAR Publisher: Ediciones Paraninfo, S.A. ISBN: 8497324927 Category : Computers Languages : es Pages : 804
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Se describen los conceptos de minería de datos de la forma más sencilla posible, de modo que sean inteligibles a lectores con formación diversa. Los capítulos comienzan describiendo las técnicas en lenguaje asequible y presentando a continuación la forma de tratarlas mediante aplicaciones prácticas. Una parte importante de cada capítulo son los casos prácticos totalmente resueltos, incluyendo la interpretación de los resultados. Los entornos de trabajo automatizados específicos de minería de datos que se utilizan son SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Adicionalmente se utilizan determinados procedimientos de SPSS y SAS que realizan tareas de minería de datos de modo sencillo. El libro va acompañado de un CD-ROM que contiene los archivos de datos, tanto de todos los ejemplos que ilustran la parte teórica, como de los ejercicios resueltos.
Author: Rodríguez Rodríguez, Jorge Enrique Publisher: Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Editorial UD ISBN: 9587875524 Category : Computers Languages : es Pages : 195
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El primer capítulo presenta conceptos, áreas, aplicaciones, tareas y otras disciplinas con las cuales se relaciona la minería de datos; en el segundo se describe el pre procesamiento de datos; el tercero introduce al lector en una tarea de minería de datos que centra su aplicación en el análisis de mercadeo; el cuarto está orientado a la predicción de datos, haciendo énfasis en clasificación y regresión; en el quinto muestra una de las tareas más representativas de minería de los datos: la agrupación por datos.
Author: María Marqués Publisher: CreateSpace ISBN: 9781505346374 Category : Languages : es Pages : 192
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Para los investigadores, la extracción del conocimiento a partir de grandes cantidades de datos es una de las áreas de trabajo que suponen un gran reto, al tener que buscar una nueva manera de pensar, diseñar, e implementarlas metodologías existentes relativas el análisis de los datos. Por otro lado, una pléyade de investigadores de múltiples áreas aplicadas, como la biología, medicina, economía, etc. han descubierto el enorme potencial que supone las aportaciones teóricas en Minería de Datos para resolver con éxito problemas reales que anteriormente eran tratados de forma simple. Ello ha supuesto que actualmente el Data Mining sea una de las áreas profesionales y de investigación más activas y excitantes.De las múltiples definiciones más o menos equivalentes que existen de Data Mining, la definición que hace el Instituto SAS recoge con acierto la idea que subyace a este concepto. SAS define el concepto de Data Mining como el proceso de Seleccionar (Selecting), Explorar (Exploring), Modificar (Modifying), Modelar (Modeling) y Valorar (Assessment) grandes cantidades de datos con el objetivo de descubrir patrones desconocidos que puedan ser utilizados como ventaja. Este libro trata las técnicas que se utilizan en todas las fases del proceso de Minería de Datos haciendo especial hincapié en las Redes Neuronales y los Árboles de Decisión, que constituyen Técnicas Predictivas avanzadas de precisión óptima con gran aplicación práctica. Todas las técnicas se desarrollan a través de ejemplos.
Author: Sergio Valero Verdú Publisher: Editorial Club Universitario ISBN: 8415787065 Category : Technology & Engineering Languages : es Pages : 166
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El libro muestra la capacidad de las redes neuronales y en concreto de los mapas auto-organizados de Teuvo Kohonen, los conocidos como Self-Organizing Maps (SOM) para clasificar consumidores eléctricos a partir de históricos de datos reales de consumo. El espectro de datos de entrada está formado por más de 20 tipos de consumidores distintos de una misma región geográfica. La red neuronal SOM ha demostrado ser una eficaz herramienta para segmentar y clasificar consumidores a partir de sus perfiles de carga diarios y ha permitido identificar nuevos consumidores, no utilizados antes para entrenar el mapa. Esta identificación posterior y la asignación automática a un segmento o clúster de clientes permiten asociar nuevos consumidores a patrones de consumo previamente clasificados. Este procedimiento permitiría a compañías comercializadoras y a clientes conocer a partir de los datos de consumo diario a qué cluster de consumidores pertenece y elegir tarifas específicas en función del patrón de consumo de este grupo.
Author: Oded Z Maimon
Author: Lior Rokach
Author: Haim Dahan
Author: AEIPRO
Author: Cesar Perez Lopez
Author: PEREZ LOPEZ, CESAR
Author: 
Author: Rodríguez Rodríguez, Jorge Enrique
Author: María Marqués
Author: Sergio Valero Verdú