![[समीक्षा] Data Mining: Concepts and Techniques (Jiawei Han) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2557966/c1a-085k3-jpkqkpdnfqj-uaxvyi.jpg)
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Data Mining: Concepts and Techniques (Jiawei Han)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0128117605?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Mining%3A-Concepts-and-Techniques-Jiawei-Han.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-mining-the-data-mining-guide-for-beginners/id1439191620?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Mining+Concepts+and+Techniques+Jiawei+Han+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0128117605/
#नॉलेजडिस्कवरीफ्रॉमडेटा #फ्रीक्वेंटपैटर्नमाइनिंग #एसोसिएशनऔरकोरिलेशन #क्लस्टरएनालिसिस #आउटलायरडिटेक्शन #DataMining
जियावेई हान, मिशेलीन कैंबर और जियान पेई की पुस्तक डेटा माइनिंग कॉन्सेप्ट्स एंड टेक्निक्स, डेटा माइनिंग और नॉलेज डिस्कवरी फ्रॉम डेटा का व्यापक अकादमिक ग्रंथ है. इसका उद्देश्य विशाल, विविध और तेजी से बढ़ते डेटा संग्रहों से उपयोगी पैटर्न, पूर्वानुमान योग्य मॉडल और निर्णय में सहायक ज्ञान निकालने की व्यवस्थित समझ देना है. पुस्तक केवल एल्गोरिदमों की सूची नहीं देती, बल्कि डेटा की तैयारी, गुणवत्ता, भंडारण, पैटर्न खोज, मॉडल मूल्यांकन और बड़े पैमाने पर संगणना के बीच संबंध स्पष्ट करती है. चौथे संस्करण में डीप लर्निंग को अलग अध्याय के रूप में शामिल किया गया है, जिससे यह पारंपरिक डेटा माइनिंग और आधुनिक मशीन लर्निंग के संवाद को भी सामने रखती है. विषयवस्तु क्रमशः डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा वेयरहाउसिंग, फ्रीक्वेंट पैटर्न, एसोसिएशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग, आउटलायर डिटेक्शन तथा जटिल डेटा प्रकारों तक जाती है. तकनीकी गहराई के कारण यह शुरुआती परिचय से अधिक, सिद्धांत और व्यावहारिक डेटा विश्लेषण के बीच ठोस आधार बनाने वाली संदर्भ पुस्तक है.
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जियावेई हान, मिशेलीन कैंबर और जियान पेई की पुस्तक डेटा माइनिंग कॉन्सेप्ट्स एंड टेक्निक्स, डेटा माइनिंग और नॉलेज डिस्कवरी फ्रॉम डेटा का व्यापक अकादमिक ग्रंथ है. इसका उद्देश्य विशाल, विविध और तेजी से बढ़ते डेटा संग्रहों से उपयोगी पैटर्न, पूर्वानुमान योग्य मॉडल और निर्णय में सहायक ज्ञान निकालने की व्यवस्थित समझ देना है. पुस्तक केवल एल्गोरिदमों की सूची नहीं देती, बल्कि डेटा की तैयारी, गुणवत्ता, भंडारण, पैटर्न खोज, मॉडल मूल्यांकन और बड़े पैमाने पर संगणना के बीच संबंध स्पष्ट करती है. चौथे संस्करण में डीप लर्निंग को अलग अध्याय के रूप में शामिल किया गया है, जिससे यह पारंपरिक डेटा माइनिंग और आधुनिक मशीन लर्निंग के संवाद को भी सामने रखती है. विषयवस्तु क्रमशः डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा वेयरहाउसिंग, फ्रीक्वेंट पैटर्न, एसोसिएशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग, आउटलायर डिटेक्शन तथा जटिल डेटा प्रकारों तक जाती है. तकनीकी गहराई के कारण यह शुरुआती परिचय से अधिक, सिद्धांत और व्यावहारिक डेटा विश्लेषण के बीच ठोस आधार बनाने वाली संदर्भ पुस्तक है.
