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Extracção de padrões de utilidade utilizando Python

Über Extracção de padrões de utilidade utilizando Python

A mineração de dados é o processo de descobrir padrões úteis, correlações e insights de grandes conjuntos de dados usando técnicas computacionais e estatísticas. Envolve extrair conhecimento de dados identificando padrões, tendências e relacionamentos que não são imediatamente aparentes. O objetivo da mineração de dados é usar dados para tomar decisões ou previsões informadas. A mineração de dados usa várias técnicas, como agrupamento, classificação, mineração de regras de associação, análise de regressão e detecção de outliers. Essas técnicas podem ser aplicadas a dados estruturados, como bancos de dados relacionais, bem como dados não estruturados, como texto, imagens e vídeos.O livro ¿Utility Pattern Mining using Python¿ é simples e fácil de aprender. Este livro é útil para estudantes e profissionais de Ciência e Engenharia da Computação, Software, Tecnologia da Informação e Ciência de Dados.

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786206072416
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 104
  • Veröffentlicht:
  • 7. Juni 2023
  • Abmessungen:
  • 150x7x220 mm.
  • Gewicht:
  • 173 g.
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Beschreibung von Extracção de padrões de utilidade utilizando Python

A mineração de dados é o processo de descobrir padrões úteis, correlações e insights de grandes conjuntos de dados usando técnicas computacionais e estatísticas. Envolve extrair conhecimento de dados identificando padrões, tendências e relacionamentos que não são imediatamente aparentes. O objetivo da mineração de dados é usar dados para tomar decisões ou previsões informadas. A mineração de dados usa várias técnicas, como agrupamento, classificação, mineração de regras de associação, análise de regressão e detecção de outliers. Essas técnicas podem ser aplicadas a dados estruturados, como bancos de dados relacionais, bem como dados não estruturados, como texto, imagens e vídeos.O livro ¿Utility Pattern Mining using Python¿ é simples e fácil de aprender. Este livro é útil para estudantes e profissionais de Ciência e Engenharia da Computação, Software, Tecnologia da Informação e Ciência de Dados.

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