Ver carrinho “Métodos Probabilísticos para Engenharia Informática” foi adicionado ao seu carrinho.

-10%

Extração de Conhecimento de Dados

Name: Extração de Conhecimento de Dados | Edições Sílabo
SKU: 9789726189145
Price: 18.81 EUR
Availability: InStock

Data Mining

AUTOR(ES):

João Gama, André Ponce de Leon Carvalho, Katti Faceli, Ana Carolina Lorena, Márcia Oliveira

3ªEdição

ISBN:978-972-618-914-5

18,81€

Disponível

Em stock

Campanha História
Aproveite até 50% de desconto em todos os livros de História
Ver livros

Esta obra apresenta os temas clássicos e as tendências atuais nas áreas de aprendizagem automática, reconhecimento de padrões e análise de dados. Oferece uma perspetiva abrangente dos principais aspetos destas áreas. O conteúdo está organizado em três grandes tópicos: Análise Exploratória de Dados, Métodos Preditivos e Tópicos Avançados. O livro é orientado para estudantes de mestrado e doutoramento, introduzindo o leitor nos principaisLer mais

Partilhar:

Dados técnicos

EAN 9789726189145 Temas Informática, Programação

Tipo de suporte Livro físico

Nº edição 3

Número de páginas 436

Data de publicação 20 de Setembro, 2017

Data Publicação da 1ª Edição 20 de Setembro, 2017

Data da última impressão 20 de Setembro, 2017

Encadernação Capa Mole

Peso 0.678 kg

Comprimento 17 cm

Altura 24 cm

Dimensões do livro 17 x

24 cm

Autor(es) do livro

Márcia Oliveira

Estudante de Doutoramento na Faculdade de Economia da Universidade do Porto e investigadora no LIAAD-INESC TEC, o laboratório de Inteligência Artificial e Análise de Dados da Universidade do Porto. É especialista em análise de redes sociais.

Katti Faceli

Professora Adjunta da Universidade Federal de São Carlos, Campus de Sorocaba. É doutorada em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP-São. Publicou diversos trabalhos em periódicos e conferências internacionais nos temas de bioinformática, análise de agrupamento e sistemas inteligentes híbridos.

João Gama

Professor Catedrático da FEP, Universidade do Porto, Portugal. É também investigador sénior e membro do conselho de administração do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD), grupo pertencente ao INESC Porto.

Atua como membro do Conselho Editorial do Machine Learning Journal, Data Mining and Knowledge Discovery, Intelligent Data Analysis, KAIS, TKDE e New Generation Computing. Atuou como co-presidente da ECML 2005, ECMLPKDDLer mais

André Ponce de Leon Carvalho

Professor Titular da Universidade de São Paulo, possui Graduação e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (1987), PhD em Electronics pela University of Kent (1994), Reino Unido. Os temas de investigação focam na área de aprendizagem automática, principalmente em computação bioinspirada e sistemas inteligentes híbridos, tendo orientado vários alunos de mestrado e doutoramento. Possui vários trabalhosLer mais

Ana Carolina Lorena

Professora Adjunta do Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) da Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), em São José dos Campos-SP, Brasil. É doutorada em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP-São Carlos. Publicou trabalhos em periódicos e conferências internacionais nos temas de classificação de dados e sistemas inteligentes híbridos.