Overview
- Mit vielen Beispielen in R
- Bietet einen leicht verständlichen Einstieg in Data Mining und Predictive Analytics
- So wenig Theorie wie möglich, so viel wie nötig
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About this book
Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.
Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
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Keywords
Table of contents (15 chapters)
Authors and Affiliations
About the author
Bibliographic Information
Book Title: Predictive Analytics und Data Mining
Book Subtitle: Eine Einführung mit R
Authors: Marlis von der Hude
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-30153-8
Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020
Softcover ISBN: 978-3-658-30152-1Published: 17 July 2020
eBook ISBN: 978-3-658-30153-8Published: 16 July 2020
Edition Number: 1
Number of Pages: XI, 224
Number of Illustrations: 46 b/w illustrations, 72 illustrations in colour
Topics: Data Mining and Knowledge Discovery, Mathematics of Computing, Theory of Computation