- سال انتشار: 2002
- صفحات: 534
- اندازه فایل: 15 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Springer
- تعداد مشاهده: 2
- امتیاز کاربران: 4.0
-
شابک/ISBN:
3540440372
9783540440376
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MorePrinciples of Data Mining and Knowledge Discovery: 6th European Conference, PKDD 2002, Helsinki, Finland, August 19–23, 2002, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science, 2431)
4.0
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب
کتاب "Principles of Data Mining and Knowledge Discovery" مجموعه‌ای ارزشمند از مقالات پژوهشی پیشرفته است که به بررسی اصول و روش‌های داده‌کاوی و کشف دانش پرداخته است. این کتاب، تحت ویرایش متخصصان برجسته در این حوزه یعنی Tapio Elomaa، Heikki Mannila و Hannu Toivonen، به عنوان مجموعه مقالات ششمین کنفرانس اروپایی PKDD که در سال ۲۰۰۲ در هلسینکی، فنلاند برگزار شد، گردآوری شده است. محور اصلی این کنفرانس، تمرکز بر کشف الگوها و تحلیل داده‌ها برای ایجاد ارزش و بینش‌های جدید بود.
خلاصه‌ای جامع از کتاب
این کتاب به عنوان بخشی از مجموعه "Lecture Notes in Computer Science" شامل بیش از ۴۰ مقاله تحقیقاتی است که طیف گسترده‌ای از موضوعات پایه‌ای و پیشرفته در Data Mining و Knowledge Discovery را پوشش می‌دهد. مقاله‌ها در موضوعاتی چون machine learning، تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی آماری، و کاربردهای نوین داده‌کاوی نوشته شده‌اند. این اثر مجموعه‌ای چالش‌برانگیز از ایده‌های بدیع است که نه تنها به خوانندگان فرصتی برای درک مسائل پایه‌ای ارائه می‌دهد، بلکه افق کاربردهای عملی را نیز روشن می‌کند.
PKDD 2002 به طور خاص محیطی برای مطرح شدن پروژه‌های تحقیقاتی نوآورانه بوده و این کتاب محتوای آن را به طوری کامل مستند کرده است. از تحلیل مجموعه داده‌های عظیم گرفته تا پیدا کردن الگوهای مخفی در داده‌ها، مقالات ارائه‌شده در این کتاب نشان‌دهنده جدیدترین دستاوردها در سال ۲۰۰۲ بوده‌اند.
نکات کلیدی (Key Takeaways)
- درک اصول بنیادین و پیشرفته Data Mining و کاربردهای آن در تحلیل داده‌ها.
- آشنایی با تکنیک‌های نوین مانند association rule mining، دسته‌بندی داده‌ها و پیش‌بینی الگوهای آینده.
- یادگیری چگونگی ارتباط بین داده‌کاوی و سایر زمینه‌ها مانند machine learning و statistics.
- درک کاربردهای واقعی و مطالعات موردی ارائه‌شده در دنیای واقعی.
- ارتقاء درک مفهومی از الگوریتم‌ها و روش‌های داده‌کاوی برای استفاده در علوم مختلف.
جملات معروف از کتاب
"Knowledge Discovery is not just about finding patterns, but also about understanding their relevance and applicability to solve real-world problems."
"Data Mining serves as a bridge, connecting the vast oceans of raw data to meaningful insights that drive decision-making."
چرا این کتاب مهم است؟
اهمیت این کتاب در ترکیب مباحث فنی با کاربردهای واقعی نهفته است. در دوره‌ای که حجم داده‌ها به صورت تصاعدی در حال رشد است، داشتن دید عمیق نسبت به روش‌ها و الگوریتم‌های داده‌کاوی امری ضروری به حساب می‌آید. این کتاب به خوانندگان کمک می‌کند که نه تنها تکنیک‌ها را درک کنند، بلکه توانایی کشف دانش ارزشمند از داده‌ها را نیز به دست آورند.
افزون بر این، مقالات این مجموعه نمایان‌گر یک لحظه کلیدی در تاریخچه Data Mining هستند؛ زمانی که این حوزه از تحقیقات دانشگاهی شروع به نفوذ در صنایع مختلف کرد و به یک ابزار اساسی برای تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری بدل شد.
Introduction
Welcome to the proceedings of the 6th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, PKDD 2002, held in Helsinki, Finland, from August 19–23, 2002. This book, part of the Lecture Notes in Computer Science series (volume 2431), is a treasure trove of cutting-edge research and practical insights, showcasing the rapid advancements in the fields of data mining and knowledge discovery. Edited by renowned experts Tapio Elomaa, Heikki Mannila, and Hannu Toivonen, the proceedings capture pivotal moments from the conference that gathered world-class researchers, practitioners, and thought leaders.
The chapters of this book explore the development of algorithms, applications, and tools for discovering patterns in data and for making predictions based on these patterns. By bridging theoretical underpinnings and real-world applications, PKDD 2002 presented a multidisciplinary exchange of ideas that continues to resonate with modern scientific endeavors. Whether you are a student, researcher, or industry professional, this book provides a comprehensive understanding of the principles, methodologies, and applications shaping the field of data mining and knowledge discovery.
Detailed Summary of the Book
This book comprises peer-reviewed papers presented at PKDD 2002. These papers delve into diverse paradigms of data mining, covering topics such as classification, clustering, association rule mining, decision trees, and Bayesian networks. With a wealth of novel methodologies and case studies, the proceedings navigate through complex domains including business intelligence, bioinformatics, healthcare, web personalization, and financial modeling.
The first section of the book emphasizes foundational research on algorithmic innovations, presenting contributions that either enhance existing techniques or propose groundbreaking algorithmic designs. The second section of the book pivots to applied data mining, showcasing real-world implementations and their implications. These papers emphasize the applicability of data mining across heterogeneous data sources, and highlight the role of pre-processing techniques, scalability, and interpretability in creating effective models.
Moreover, several contributions discuss the ethical and privacy concerns arising in knowledge discovery, urging the research community to prioritize socially responsible data mining practices. The combination of theoretical perspectives, industry applications, and societal considerations makes this collection extremely relevant and forward-thinking, even today.
Key Takeaways
Here are some of the critical insights shared in this book:
- The evolution of data mining algorithms, including their complexity and applications.
- Emerging trends in clustering methodologies and their applications in high-dimensional data.
- Techniques to handle noisy and incomplete datasets effectively.
- The role of visualization and interpretability in enhancing model adoption and trust.
- Discussions around the ethical use of data mining and its potential misuse.
- Insights into integrating machine learning approaches with traditional statistical methods.
Famous Quotes from the Book
The PKDD 2002 proceedings are replete with thought-provoking ideas and perspectives. Here are some memorable excerpts:
"Data mining is not just about algorithms; it is about understanding the intricacies of data, the domain it represents, and the decisions it seeks to support."
"In knowledge discovery, the quest for pattern recognition is as much an art as it is a science."
"Responsible data mining is not an option—it is the cornerstone of innovation in the 21st century."
Why This Book Matters
This book holds a unique place in the history of data mining and knowledge discovery. It encapsulates pivotal contributions that laid the groundwork for modern advancements in fields like artificial intelligence, big data analytics, and machine learning. By documenting a significant phase of rapid innovation and discovery, it serves as a historical snapshot of the field in 2002.
Its enduring relevance lies in its focus on the principles that guide data mining: efficiency, scalability, and interpretability. The book also introduces concepts that were ahead of their time, such as privacy-preserving data mining and ethical considerations, both of which are at the forefront of today’s data-intensive challenges.
Finally, it is a must-read for anyone in academia or industry seeking to understand how fundamental principles in data mining have evolved and continue to underpin technologies we use every day. With contributions from leading experts, it provides authoritative, deeply insightful perspectives that inspire both innovation and accountability in data-driven solutions.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
