TEST - Catálogo BURRF
   

Principles of Data Mining / (Registro nro. 286560)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03816nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 286560
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20160429154506.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 150903s2013 xxk| o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9781447148845
-- 9781447148845
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/9781447148845
Fuente del número o código doi
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000339947
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
Nivel de reglas en descripción bibliográfica 201509030320
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404300407
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
-- 201402061013
-- staff
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen MX-SnUAN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor MX-SnUAN
Normas de descripción rda
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QA75.5-76.95
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Bramer, Max.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 299798
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Principles of Data Mining /
Mención de responsabilidad, etc. by Max Bramer.
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 2nd ed. 2013.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright London :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer London :
-- Imprint: Springer,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2013.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xiv, 440 páginas 101 ilustraciones
Otras características físicas recurso en línea.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Undergraduate Topics in Computer Science,
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1863-7310
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction to Data Mining -- Data for Data Mining -- Introduction to Classification: Naïve Bayes and Nearest Neighbour -- Using Decision Trees for Classification -- Decision Tree Induction: Using Entropy for Attribute Selection -- Decision Tree Induction: Using Frequency Tables for Attribute Selection -- Estimating the Predictive Accuracy of a Classifier -- Continuous Attributes -- Avoiding Overfitting of Decision Trees -- More About Entropy -- Inducing Modular Rules for Classification -- Measuring the Performance of a Classifier -- Dealing with Large Volumes of Data -- Ensemble Classification -- Comparing Classifiers -- Associate Rule Mining I -- Associate Rule Mining II -- Associate Rule Mining III -- Clustering -- Mining -- Appendix A – Essential Mathematics -- Appendix B – Datasets -- Appendix C – Sources of Further Information -- Appendix D – Glossary and Notation -- Appendix E – Solutions to Self-assessment Exercises -- Index.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Data Mining, the automatic extraction of implicit and potentially useful information from data, is increasingly used in commercial, scientific and other application areas. Principles of Data Mining explains and explores the principal techniques of Data Mining: for classification, association rule mining and clustering. Each topic is clearly explained and illustrated by detailed worked examples, with a focus on algorithms rather than mathematical formalism. It is written for readers without a strong background in mathematics or statistics, and any formulae used are explained in detail. This second edition has been expanded to include additional chapters on using frequent pattern trees for Association Rule Mining, comparing classifiers, ensemble classification and dealing with very large volumes of data. Principles of Data Mining aims to help general readers develop the necessary understanding of what is inside the 'black box' so they can use commercial data mining packages discriminatingly, as well as enabling advanced readers or academic researchers to understand or contribute to future technical advances in the field. Suitable as a textbook to support courses at undergraduate or postgraduate levels in a wide range of subjects including Computer Science, Business Studies, Marketing, Artificial Intelligence, Bioinformatics and Forensic Science.
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto.
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Servicio en línea)
9 (RLIN) 299170
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9781447148838
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-4884-5">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-4884-5</a>
Nota pública Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Recurso en línea

No hay ítems disponibles.

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Soportado en Koha