Minería de datos : modelos y algoritmos

parte i introducción.-- capítulo 1 introducción a la minería de (...).-- capítulo 2 conceptos preliminares.-- capítulo 3 preparación de los datos.-- parte ii validación y evaluación de resultados.-- capítulo 4 entrenamiento y test.-- capítulo 5 evaluación de resultados.-- parte iii extracción y selección de atributos.-- capítulo 6 extracción y selección de (...).-- parte iv métodos no supervisados.-- capítulo 7 agrupamiento jerárquico.-- capítulo 8 el método k-means y derivados.-- capítulo 9 algoritmo de agrupamiento canopy.-- parte v métodos supervisados.-- capítulo 10 algoritmo k-nn.-- capítulo 11 máquinas de soporte vectorial.-- capítulo 12 redes neuronales.-- capítulo 13 árboles de decisión.-- capítulo 14 métodos probabilísticos.-- parte vi combinación de clasificadores.-- capítulo 15 combinación de clasificadores

En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la minería de datos (data mining) y del aprendizaje automático (machine learning). El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en estos campos con un enfoque claramente descriptivo para que entienda los conceptos e ideas básicos ocultos detrás de cada algoritmo o técnica. Las páginas de este libro abordan desde las etapas previas de preparación de los datos los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, SVD, NNMF), métodos de aprendizaje no supervisado (agrupamiento jerárquico, k-means, canopy), métodos de aprendizaje supervisado (k-NN, SVM, redes neuronales, árboles de decisión, métodos probabilísticos), hasta los diferentes métodos de combinación de clasificadores. Fuente: E-LIBRO