DataMinig


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_uacct = “UA-4775371-3”;
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Bueno, esta es la segunda parte, viendo que uno de mis amigos/profesor , me ha comentado que hay otras posibilidades mejores y en nuestro idioma , pues , hago este post para recomendar estos libros.

Bueno el libro que se me comento es Introducción a la Minería de Datos

Bueno , pues este es la portada
Introducción a la mineria de datos

Resumen
“Introducción a la minería de datos” es un libro de minería de datos que describe, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. El libro contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación y almacenes de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación, agrupamiento, regresión, asociación, etc.) y técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

El otro libro recomendado es este:

Cuya portada es la siguiente:Aprendizaje Automático Conceptos Básicos Y Avanzados. Aspectos Práctic

Resumen
El objetivo del aprendizaje automático es conseguir que una máquina (habitualmente una computadora) sea capaz de utilizar datos o experiencias pasadas para resolver un problema que se le plantee. El ordenador puede realizar, de una forma adecuada y automática, un aprendizaje que le lleva a ser capaz de solucionar, por sí sólo, problemas que requieren ciertas habilidades más allá de la mera capacidad de cálculo. Para ello debemos ser capaces de indicarle de dónde debe aprender, cuál es el objetivo a cumplir, y qué tipo de resultados esperamos que nos ofrezca.

Hoy en día existen numerosas aplicaciones reales del aprendizaje automático funcionando satisfactoriamente, incluyendo métodos de optimización del comportamiento de un robot en el desarrollo de las tareas que debe realizar, sistemas que analizan datos de ventas pasadas para predecir las compras en un determinado cliente, aplicaciones de reconocimiento de caras, reconocimiento de la voz para identificación de las personas, extracción de información de datos bioinformáticos para detectar los genes que más influyen en determinadas enfermedades, etc…

Este libro tiene como objetivo presentar de forma comprensiva los métodos que se utilizan para abordar este tipo de problemas, cubriendo la mayoría de los paradigmas o métodos que se utilizan. Todos los métodos son explicados desde un punto de vista didáctico, tratando de que alguien no familiarizado con ellos sea capaz de entenderlos. Existen, por otro lado, una serie de capítulos dedicados a profundizar sobre aspectos avanzados de algunos métodos y se presentan también algunas aplicaciones reales.

Puntos clave:
El libro viene acompañado de un CD-Rom con uno de los paquetes de software más utilizados, el sistema WEKA (Waikato Environment for Knowledge Análisis), de amplia utilización en el mundo del Machine Learning.

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