RapidMiner

Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications

Author: Markus Hofmann,Ralf Klinkenberg

Publisher: CRC Press

ISBN: 1482205505

Category: Business & Economics

Page: 525

View: 7485

Powerful, Flexible Tools for a Data-Driven World As the data deluge continues in today’s world, the need to master data mining, predictive analytics, and business analytics has never been greater. These techniques and tools provide unprecedented insights into data, enabling better decision making and forecasting, and ultimately the solution of increasingly complex problems. Learn from the Creators of the RapidMiner Software Written by leaders in the data mining community, including the developers of the RapidMiner software, RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications provides an in-depth introduction to the application of data mining and business analytics techniques and tools in scientific research, medicine, industry, commerce, and diverse other sectors. It presents the most powerful and flexible open source software solutions: RapidMiner and RapidAnalytics. The software and their extensions can be freely downloaded at www.RapidMiner.com. Understand Each Stage of the Data Mining Process The book and software tools cover all relevant steps of the data mining process, from data loading, transformation, integration, aggregation, and visualization to automated feature selection, automated parameter and process optimization, and integration with other tools, such as R packages or your IT infrastructure via web services. The book and software also extensively discuss the analysis of unstructured data, including text and image mining. Easily Implement Analytics Approaches Using RapidMiner and RapidAnalytics Each chapter describes an application, how to approach it with data mining methods, and how to implement it with RapidMiner and RapidAnalytics. These application-oriented chapters give you not only the necessary analytics to solve problems and tasks, but also reproducible, step-by-step descriptions of using RapidMiner and RapidAnalytics. The case studies serve as blueprints for your own data mining applications, enabling you to effectively solve similar problems.
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics

Author: Guozhu Dong,Huan Liu

Publisher: CRC Press

ISBN: 1351721275

Category: Business & Economics

Page: 400

View: 6695

Feature engineering plays a vital role in big data analytics. Machine learning and data mining algorithms cannot work without data. Little can be achieved if there are few features to represent the underlying data objects, and the quality of results of those algorithms largely depends on the quality of the available features. Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics provides a comprehensive introduction to feature engineering, including feature generation, feature extraction, feature transformation, feature selection, and feature analysis and evaluation. The book presents key concepts, methods, examples, and applications, as well as chapters on feature engineering for major data types such as texts, images, sequences, time series, graphs, streaming data, software engineering data, Twitter data, and social media data. It also contains generic feature generation approaches, as well as methods for generating tried-and-tested, hand-crafted, domain-specific features. The first chapter defines the concepts of features and feature engineering, offers an overview of the book, and provides pointers to topics not covered in this book. The next six chapters are devoted to feature engineering, including feature generation for specific data types. The subsequent four chapters cover generic approaches for feature engineering, namely feature selection, feature transformation based feature engineering, deep learning based feature engineering, and pattern based feature generation and engineering. The last three chapters discuss feature engineering for social bot detection, software management, and Twitter-based applications respectively. This book can be used as a reference for data analysts, big data scientists, data preprocessing workers, project managers, project developers, prediction modelers, professors, researchers, graduate students, and upper level undergraduate students. It can also be used as the primary text for courses on feature engineering, or as a supplement for courses on machine learning, data mining, and big data analytics.
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Data Preprocessing in Data Mining

Author: Salvador García,Julián Luengo,Francisco Herrera

Publisher: Springer

ISBN: 3319102478

Category: Computers

Page: 320

View: 3262

Data Preprocessing for Data Mining addresses one of the most important issues within the well-known Knowledge Discovery from Data process. Data directly taken from the source will likely have inconsistencies, errors or most importantly, it is not ready to be considered for a data mining process. Furthermore, the increasing amount of data in recent science, industry and business applications, calls to the requirement of more complex tools to analyze it. Thanks to data preprocessing, it is possible to convert the impossible into possible, adapting the data to fulfill the input demands of each data mining algorithm. Data preprocessing includes the data reduction techniques, which aim at reducing the complexity of the data, detecting or removing irrelevant and noisy elements from the data. This book is intended to review the tasks that fill the gap between the data acquisition from the source and the data mining process. A comprehensive look from a practical point of view, including basic concepts and surveying the techniques proposed in the specialized literature, is given.Each chapter is a stand-alone guide to a particular data preprocessing topic, from basic concepts and detailed descriptions of classical algorithms, to an incursion of an exhaustive catalog of recent developments. The in-depth technical descriptions make this book suitable for technical professionals, researchers, senior undergraduate and graduate students in data science, computer science and engineering.
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Java kurz & gut

Author: Robert Liguori,Patricia Liguori

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955617599

Category: Computers

Page: 232

View: 5788

Man kann es eigentlich kaum glauben: Diese mächtige Programmiersprache soll in ein kleines Taschenbuch passen? Nun, eine ausführliche Einführung in die Sprache ist Java – kurz & gut natürlich nicht, auch keine vollständige Referenz von A-Z. Dafür findet der erfahrene Programmierer hier aber alles Wichtige, was er bei der täglichen Arbeit braucht. Wie war das mit den Neuerungen in Java 8? Und wie hieß diese Kommandozeilenoption noch einmal genau? Auch ein Profi braucht manchmal eine Gedächtnisstütze. Da kommt diese klug organisierte Spickzettelsammlung gerade recht!
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Informatik kompakt

Eine grundlegende Einführung mit Java

Author: Katharina Morik,Volker Klingspor

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540292756

Category: Computers

Page: 234

View: 1377

Die Autoren geben eine fundierte Einführung in die Informatik, die von Anfang an die Zusammenhänge zwischen den Teilgebieten des Faches betont. Das Buch ist kompakt, weil der gemeinsame Kern der verschiedenen Informatikgebiete betrachtet wird. In einer integrativen Sichtweise werden Modellierung, abstrakte Datentypen, Algorithmen sowie nebenläufige und verteilte Programmierung behandelt. Die grundlegenden Konzepte der Informatik werden dabei mittels der Programmiersprache Java realisiert. Wesentliches Anliegen der Autoren ist es, die Informatik als Wissenschaft der Abstraktion herauszustellen und in diesem Sinne den Studierenden allgemeine Methoden zum Lösen praktischer Probleme zu vermitteln. Lernkontrollen und ein effektiver Index, der vor allem diejenigen Begriffe aufführt, die ein Informatiker einfach können muss, ermöglichen ein fokussiertes Studium. Ferner stehen vielfältige Programm-Beispiele im Internet bereit.
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Wasser hilft

Allergien - Asthma - Lupus ; ein Erfahrungsbuch

Author: F. Batmanghelidj

Publisher: N.A

ISBN: 9783932098819

Category:

Page: 182

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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 7339

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
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Zeitreisende sterben nie

Roman

Author: Jack McDevitt

Publisher: BASTEI LÜBBE

ISBN: 3838712323

Category: Fiction

Page: 512

View: 9098

Der Physiker Michael Shelborne ist auf geheimnisvolle Weise verschwunden. Bald darauf entdeckt sein Sohn Shel den Grund dafür: Sein Vater hat eine Zeitmaschine erfunden und ist irgendwo in der Vergangenheit gestrandet. Shel bricht gemeinsam mit seinem Freund Dave zu einer tollkühnen Rettungsmission auf. Die Reise führt sie unter anderem zurück in die italienische Renaissance und den amerikanischen Wilden Westen. Und dann verstößt Shel gegen seine Vereinbarung mit Dave, nicht in die Zukunft zu reisen ...
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Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955618072

Category: Computers

Page: 320

View: 4756

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.
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W.U.R. Werstands universal Robots

Author: Karel Čapek

Publisher: BoD – Books on Demand

ISBN: 3743704048

Category: Drama

Page: 104

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Karel Čapek: W.U.R. Werstands universal Robots Originaltitel: »R.U.R. Rossum's Universal Robots«. Erstdruck 1920. Hier in der deutschen Übersetzung von Otto Pick, Prag, 1922. Neuausgabe. Herausgegeben von Karl-Maria Guth. Berlin 2017. Umschlaggestaltung von Thomas Schultz-Overhage. Gesetzt aus der Minion Pro, 11 pt.
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Newtons Werk

Die Begründung der modernen Naturwissenschaft

Author: FAUVEL,FLOOD,SHORTLAND,WILSON

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3034862237

Category: Juvenile Nonfiction

Page: 325

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Elementare Wellenmechanik

Mit Anwendungen auf die Quantenchemie

Author: Walter Heitler

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3663023907

Category: Juvenile Nonfiction

Page: 148

View: 9676

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Bayesianische Erkenntnistheorie

Author: Luc Bovens,Stephan Hartmann

Publisher: N.A

ISBN: 9783897850675

Category: Bayesian statistical decision theory

Page: 170

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Numerische Behandlung partieller Differentialgleichungen

Author: Christian Großmann,Hans-Görg Roos

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 9783519220893

Category: Mathematics

Page: 572

View: 2059

Mathematiker, Naturwissenschaftler und Ingenieure erhalten mit diesem Lehrbuch eine Einführung in die numerische Behandlung partieller Differentialgleichungen. Diskutiert werden die grundlegenden Verfahren - Finite Differenzen, Finite Volumen und Finite Elemente - für die wesentlichen Typen partieller Differentialgleichungen: elliptische, parabolische und hyperbolische Gleichungen. Einbezogen werden auch moderne Methoden zur Lösung der diskreten Probleme. Hinweise auf aktuelle Software sowie zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben runden diese Einführung ab.
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Python 3

Author: Steffan Kaminski

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 311047400X

Category: Computers

Page: 498

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Python ist eine universelle, objektorientierte Programmiersprache. Der Interpreter ermöglicht einen spielerischen Einstieg in die Programmierung und Python ist auf vielen Plattformen verfügbar. Die klare Syntax, kombiniert mit den mächtigen Erweiterungen in der Standardbibliothek, ermöglicht kurze, gut lesbare Programme. Das Buch führt in die Anweisungen und Syntax von Python 3 ein, um dann Module aus der Standardbibliothek und deren Anwendung an Hand von einfachen Beispielen vorzustellen. Behandelt werden unter anderem der Umgang mit Dateien, Arbeiten mit Datum und Uhrzeit, Verarbeitung von Kommandozeilenparametern, Netzwerkprogrammierung mit Sockets, die Nutzung von verschiedenen Internetprotokollen (HTTP, SMTP, POP3), Multithreading und Multitasking. Eingegangen wird ebenso auf dateibasierte Datenbanken mit SQLite, die Datenbanken PostgreSQL und MySQL, reguläre Ausdrücke, Zufallszahlen und mathematische Funktionen, Umgang mit Binärdaten, Serialisierung von Python-Typen und Daten sowie das Testen von Programmen. Der Leser wird dadurch in die Lage versetzt, die verschiedensten Aufgaben aus der täglichen Programmierpraxis zu lösen.
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