Please use this identifier to cite or link to this item: http://biblioteca.unisced.edu.mz/handle/123456789/2674
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorRajaraman, Anand-
dc.contributor.authorUllman, Jeffrey D.-
dc.date.accessioned2023-04-15T09:58:31Z-
dc.date.available2023-04-15T09:58:31Z-
dc.date.issued2011-11-23-
dc.identifier.citation457pgen_US
dc.identifier.urihttp://biblioteca.unisced.edu.mz/handle/123456789/2674-
dc.description.abstractLa minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos. Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherAutoedicionen_US
dc.subjectComputer programmingen_US
dc.subjectClusteringen_US
dc.subjectDatabaseen_US
dc.subjectDatabase Systemen_US
dc.titleMining of Massive Datasetsen_US
dc.typeBooken_US
Appears in Collections:Bancos de dados

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
mining_of_masive_datasets.pdf2.69 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.