Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

Esta obra fundamental, escrita por los reconocidos expertos Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall y Christopher J. Pal, se posiciona como el recurso definitivo para dominar la intersección entre la minería de datos y el aprendizaje automático. A través de un enfoque que equilibra el rigor académico con la aplicación práctica, el texto guía al lector por los conceptos esenciales y las metodologías avanzadas necesarias para extraer conocimiento valioso a partir de grandes volúmenes de información. Con un estilo claro y directo, los autores desglosan técnicas de clasificación, asociación, agrupamiento y predicción numérica, asegurando que cada concepto sea comprensible y directamente aplicable a escenarios del mundo real.

El libro está diseñado principalmente para estudiantes universitarios de informática, científicos de datos y profesionales que buscan una base sólida en el manejo de herramientas de IA. El lector encontrará explicaciones detalladas sobre algoritmos clásicos y modernos, incluyendo árboles de decisión, modelos lineales y redes neuronales, además de aprender a evaluar la credibilidad de los modelos generados. Un valor añadido significativo es su integración con el software WEKA, permitiendo que los usuarios pasen rápidamente de la teoría a la implementación práctica de soluciones de minería de datos. Al profundizar en temas cruciales como el preprocesamiento de datos y la ética en la inteligencia artificial, esta guía asegura una formación integral y responsable.

Ya sea para destacar en el ámbito académico o para optimizar procesos de análisis en un entorno profesional, este manual proporciona las capacidades técnicas necesarias para transformar datos brutos en decisiones estratégicas de alto impacto. Adquiere este recurso esencial ahora mismo y comienza a construir el futuro de la analítica de datos con las técnicas más eficaces y actualizadas del sector.

**2026 Textbook and Academic Authors Association (TAA) Textbook Excellence "Texty" Award Winner**

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fifth Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts, along with practical advice on applying these tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated new edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning teaches readers everything they need to know to get going, from preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, to the algorithmic methods at the heart of successful data mining approaches.

Extensive updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including more recent deep learning content on topics such as generative AI (GANs, VAEs, diffusion models), large language models (transformers, BERT and GPT models), and adversarial examples, as well as a comprehensive treatment of ethical and responsible artificial intelligence topics. Authors Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, and Christopher J. Pal, along with new author James R. Foulds, include today’s techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research

• Provides a thorough grounding in machine learning concepts, as well as practical advice on applying the tools and techniques to data mining projects
• Presents concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods
• Features in-depth information on deep learning and probabilistic models
• Covers performance improvement techniques, including input preprocessing and combining output from different methods
• Provides an appendix introducing the WEKA machine learning workbench and links to algorithm implementations in the software
• Includes all-new exercises for each chapter