Práctica de Minería de Datos Introducción a Weka – J. Hernandez, C. Ferri – 1ra Edición

Descripción

La minería de datos es una etapa, si bien la más importante, de lo que se ha venido llamando el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diferentes técnicas de los campos del aprendizaje automático, la estadística, las bases de datos, los sistemas de toma de decisión, la inteligencia artificial y otras áreas de la informática y de la gestión de información. Este manual describe el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos.

Discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS Clementine, WEKA y otras, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema.

Este práctico texto se describen, paso a paso, las posibilidades del Weka; utilizando ejemplos muy sencillos y sin realizar validaciones apropiadas de los modelos extraídos. El objetivo de este boletín es manejarse con cierta soltura en el Weka.

Ver más
  • 1. El entorno de trabajo del Weka
    1.1 Explorer
    2. Un primer ejemplo
    3. Un problema de clasificación
    3.1 Enunciado del problema. Selección de Fármaco
    3.2 Resolución del problema
    3.3 Filtrado de atributos
    3.4 Aprendizaje Sensible al Coste
    3.5 Combinación de Modelos
    4. Un problema de agrupación
    4.1 Enunciado: Agrupación de Empleados
    4.2 Resolución del Problema
    5. Reglas de Asociación y Dependencias
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