Cuốn sách này cung cấp sự hiểu biết về các kỹ thuật và cách sử dụng hiện đại nhất cho khai thác dữ liệu.

Sự quan tâm trong cộng đồng học thuật về AI đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong những năm gần đây. Một số yếu tố chính đã góp phần vào sự gia tăng sự quan tâm này. Thứ nhất, những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ AI đã cho thấy tiềm năng cách mạng hóa các lĩnh vực khác nhau, như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giao thông vận tải, khơi dậy sự tò mò và nhiệt tình của các nhà nghiên cứu và học giả. Thứ hai, sự sẵn có của lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán đã cho phép các học giả nghiên cứu sâu hơn về AI, khám phá các thuật toán và mô hình phức tạp để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Công trình này cung cấp các phương pháp mới để xử lý dữ liệu cảm biến quán tính và cảm biến âm thanh nhằm ước tính và giám sát tình trạng đường bằng ứng dụng trên các phương tiện đóng vai trò là nền tảng cảm biến. Hơn nữa, các phương pháp được giới thiệu để kết hợp các kết quả từ nhiều phương tiện khác nhau để ước tính đáng tin cậy hơn.

Cuốn sách này trình bày những tiến bộ lý thuyết và thực tiễn gần đây trong lĩnh vực khai thác dữ liệu. Nó thảo luận về một số phương pháp khai thác dữ liệu, bao gồm phân loại, phân cụm và khai thác quy tắc kết hợp.

Knowledge Discovery in Databases (KDD) is an automatic, exploratory analysis and modeling of large data repositories.

Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications, Second Edition, is a comprehensive professional reference book that guides business analysts, scientists, engineers and researchers, both academic and industrial, through all stages of data analysis, model building and implementation. The handbook helps users discern technical and business problems, understand the strengths and weaknesses of modern data mining algorithms and employ the right statistical methods for practical application.

Rather than spend $30-$50 USD on a dense long textbook, you may want to read this book first. As a clear and concise alternative to a textbook, this short book offers a practical and high-level introduction to the practical components and statistical concepts found in machine learning.

Data Mining: Opportunities and Challenges presents an overview of the state of the art approaches in this new and multidisciplinary field of data mining. The primary objective of this book is to explore the myriad issues regarding data mining, specifically focusing on those areas that explore new methodologies or examine case studies. This book contains numerous chapters written by an international team of forty-four experts representing leading scientists and talented young scholars from seven different countries.

The book Handbook of statistical analysis and data mining applications is a comprehensive professional reference book that guides business analysts, scientists, engineers and researchers (both academic and industrial) through all stages of data analysis, model building and implementation.

Harness the power of Python to analyze data and create insightful predictive models.