Este es un texto introductorio para estudiantes y docentes interesados en abordar temáticas relacionadas con minería de datos. En cada capítulo se plantea teoría con respecto a tareas y técnicas, a continuación se muestran ejemplos y ejercicios, por ultimo un resumen. El primer capítulo presenta conceptos, areas, aplicaciones, tareas y otras disciplinas con las cuales se relaciona la minería de datos; en el segundo se describe el pre procesamiento de datos, destacando tareas de esta fase y algunas técnicas o algoritmos para llevar a cabo cada una de ellas; el tercero introduce al lector en una tarea de minería de datos que centra su aplicación en el análisis de mercadeo: esta es la asociación de datos; el cuarto está orientado a la predicción de datos, haciendo énfasis en clasificación y regresión, se describe como las redes neuronales artificiales, los métodos bayesianos y la regresión estadística pueden ser usados para estimar valores futuros a partir de variables predictoras; en el quinto muestra una de las tareas más representativas de minería de los datos: la agrupación por datos. Por último, se destaca el software UDMiner, desarrollado por el grupo de investigación de Inteligencia Artificial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y con el cual se podrá poner en práctica y seguir la teoría aquí planteada.
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Fundamentos de minería de datos
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Información
Categoría
PedagogíaCategoría
Teoría y práctica de la educaciónÍndice
- Cubierta
- Portadilla
- Portada
- Créditos
- Contenido
- Introducción
- 1. Conceptos de minería de datos
- 2. Preprocesamiento de datos
- 3. Asociación de datos
- 4. Clasificación de datos
- 5. Agrupación de datos
- Bibliografía
- Anexos
- Notas al pie
- Contracubierta
Preguntas frecuentes
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