Capítulo 1. Introducción a la Minería de Datos
Capítulo 2. El proceso de Extracción de Conocimiento
Capítulo 3. Recopilación. Almacenes de datos
Capítulo 4. Limpieza y Transformación de datos
Capítulo 5. Exploración y extracción
Capítulo 6. El problema de la extracción de patrones
Capítulo 7. Modelización estadística paramétrica
Capítulo 8. Modelización estadística no paramétrica
Capítulo 9. Reglas de asociación y dependencia
Capítulo 10. Mñetodos bayesianos
Capítulo 11. Árboles de decisión y sistemas de reglas
Capítulo 12. Métodos relacionales y estructurales
Capítulo 13. Redes neuronales artificiales
Capítulo 14. Máquinas de vectores soporte
Capítulo 15. Extracción de conocimiento con algoritmos evolutivos y reglas difusas Capítulo 16. Métodos basados en casos y en vecindad
Capítulo 17. Técnicas de evaluación
Capítulo 18. Combinación de modelos
Capítulo 19. Interpretación, difusión y uso de modelos
Capítulo 20. Minería de datos espaciales, temporales, secuenciales y multimedia
Capítulo 21. Minería de web y textos
Capítulo 22. Implantación de un programa de minería de datos
Capítulo 23. Repercusiones y retos de la minería de datos
Apéndices
Referencias bibliográficas
Indice analítico