Supervised and Unsupervised Learning for Data Science

Das Fachbuch "Supervised and Unsupervised Learning for Data Science" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Lernalgorithmen, einschliesslich semi-supervisierter Methoden, um eine breite Palette von Clustering- und Klassifikationslösungen für Big Data-Anwendungen zu präsentieren. Es enthält Fallstudien und bewährte Praktiken sowie theoretische Modelle des Lernens, die als umfassende Referenz für das Fachgebiet dienen. Die acht Kapitel des Buches behandeln Themen wie Diskretisierung, Merkmalsextraktion und -auswahl, Klassifikation, Clustering, Themenmodellierung und Graphanalyse. Dieses Werk richtet sich sowohl an Praktiker und Studierende als auch an Lehrende, die aktuelle Ansätze des unüberwachten und semi-unüberwachten Lernens in Seminarveranstaltungen auf Hochschulniveau präsentieren möchten. Die Inhalte basieren auf ausgewählten, erweiterten Beiträgen der vierten Internationalen Konferenz über Soft Computing in Data Science (2018).