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020			_a978-958-8337-77-7
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100			_aRodríguez Rodríguez, Jorge Enrique.
245			_aFundamentos de mineria de datos _cJorge Enrique, Rodríguez Rodríguez
250			_a1
264			_aColombia :
264			_aBogotá : _bUniversidad distrital Francisco José de Caldas _c2010
300			_a206 páginas ; _c24cm. _bil. ;
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500			_aLIBRO DONADO
505			_a1. Conceptos de mineria de datos. 2. Preprocesamiento de datos. 3. Asociación de datos. 4. Clasificación de datos. 5. Agrupación de datos.
520			_aEste es un texto introductorio para estudiantes y docentes interesados en abordar temáticas relacionadas con minería de datos. En cada capítulo se plantea teoría con respecto a tareas y técnicas, a continuación se muestran ejemplos y ejercicios, por ultimo un resumen. El primer capítulo presenta conceptos, areas, aplicaciones, tareas y otras disciplinas con las cuales se relaciona la minería de datos; en el segundo se describe el pre procesamiento de datos, destacando tareas de esta fase y algunas técnicas o algoritmos para llevar a cabo cada una de ellas; el tercero introduce al lector en una tarea de minería de datos que centra su aplicación en el análisis de mercadeo: esta es la asociación de datos; el cuarto está orientado a la predicción de datos, haciendo énfasis en clasificación y regresión, se describe como las redes neuronales artificiales, los métodos bayesianos y la regresión estadística pueden ser usados para estimar valores futuros a partir de variables predictoras; en el quinto muestra una de las tareas más representativas de minería de los datos: la agrupación por datos. Por último, se destaca el software UDMiner, desarrollado por el grupo de investigación de Inteligencia Artificial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y con el cual se podrá poner en práctica y seguir la teoría aquí planteada.
526			_aIndustrial
650			_aMINERIA DE DATOS
650			_aANÁLISI DE DATOS
650			_aREDES NEURONALES (INFORMÁTICA)
650			_aPROCESAMIENTO DE DATOS
856			_uhttp://editorial.udistrital.edu.co/images/caratulas/9788588337770.jpg _yPortada
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