Книга или автор
Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс

Купить книгу “Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс“

Купить книгу “Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс“
3,9
31 читатель оценил
51 печ. страниц
2016 год
12+
Оцените книгу

О книге

Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может – никаких, а может – это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможно...

Покупайте книгу «Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс» автора Владимира Рафаловича по доступной цене на сайте электронной библиотеки MyBook.ru. Книгу «Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс», а также сотни тысяч других можно купить и скачать в форматах fb2, txt, epub, pdf или читать онлайн в удобном приложении для iOS или Android.

Подробная информация

Дата написания: 2014

Год издания: 2016

ISBN (EAN): 9785979103112

Объем: 92.7 тыс. знаков

Купить книгу

Отзывы на книгу «Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс»

  1. karishatim
    karishatim
    Оценил книгу

    В наше время подобными книгами не удивить, но эта книга - действительно полезная. И так уж получилось, что в данный момент времени, эта книга - как никогда актуальна для меня.
    Очень много полезных советов, которые вроде бы и легкие, но как-то открывают глаза и заставляют двигаться. Автор прав, время идет и нужно успеть запрыгнуть в уходящий поезд. Рекомендую

Цитаты из книги «Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс»

  1. Принципиальное отличие Разработки данных от статистической Обработки данных заключается в том, что первое позволят извлечь из груды данных новое знание (KDD – Knowledge Discovery from Database), новую закономерность, ранее неизвестную в принципе. Путем нахождения типичных повторений (pattern) или образцов.
    27 августа 2018
  2. Большое количество повторений, большая удаленность от чистой информации, как раз и позволяет находить в данных закономерности, то есть приводить систему данных к более близкому к информации состоянию, понижать энтропию данных, так сказать.
    27 августа 2018
  3. разработка данных как раз и занимается тем, что обрабатывая объемные массивы данных, она пытается обнаружить более емкие закономерности. Выхолощить повторяемость и обнаружить действительно полезную информацию.
    27 августа 2018

Книги, похожие на «Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс»

Все

По жанру, теме или стилю автора