Introducción a la minería de datos José Hernández Orallo; Ma. José Ramírez Quintana; César Ferri Ramírez

Oriente:
Educación Mixta / Informática / Inteligencia De Negocios (P-27) / (22 001291)

Índice de contenidos (pp.vii)
Prefacio (pp.xiii)
Parte I: Introducción (pp.3)
Capítulo 1 ¿Qué es la minería de datos?
Capítulo 2 El proceso de extracción de conocimiento
Parte II: Preparación de datos (pp. 43)
Capítulo 3 Recpilación. Amacenes de datos
Capítulo 4 Limpieza y transformación
Capitulo 5 Exploración y selección
Parte III: Técnicas de minería de datos (pp. 137)
Capítulo 6 El problema de la extracción de patrones
Capítulo 7 Modelización estadística paramétrica
Capítulo 8 Modelización estadística no paramétrica
Capítulo 9 Reglas de asociación y dependencia
Capítulo10 Métodos bayesianos
Capítulo 11 Árboles de decisión y sistemas de reglas
Capítulo 12 Métodos relacionales y estructurales
Capítulo 13 Redes neuronales artificiales
Capítulo 14 Maquinas de vectores soporte
Capítulo 15 Extracción de conocimiento con algoritmos evolutivos y reglas difusas
Capítulo 16 Métodos basados en casos y en vecindad
Parte IV: Evaluación, Difusión y uso de modelos (pp. 461)
Capítulo 17 Técnicas de evaluación
Capítulo 18 Combinación de modelos
Capítulo 19 Interpretación, difusión y uso de modelos
Parte V: Minería de datos complejos(pp. 525)
Capítulo 20 Minería de datos espaciales, temporales, secuenciales y multimedia
Capítuo 21 Minería de web y textos
Parte VI: Implantación e impacto de la minería de datos (pp.573)
Capítulo 22 Implantación de un programa de minería de datos
Capítulo 23 Repercusiones y retos de la minería de datos
Apéndices (pp.609)

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