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Pang-Ning Tan – Introduction to Data Mining

Libro adottato a Pisa, a.a. 2026/2027 · 7 canali

«Pang-Ning Tan – Introduction to Data Mining» è adottato per Data Mining dal prof. Riccardo Guidotti (Data Science and Business Informatics – sede di Pisa, Digital Intelligence and Change Management – sede di Pisa, Informatica Umanistica – sede di Pisa e altri corsi – Pisa); per Data Mining: Fundamentals dal prof. Riccardo Guidotti (Informatica Umanistica – sede di Pisa – Pisa); per Data Mining dal prof. Anna Monreale (Informatica – sede di Pisa – Pisa); per Data Analytics For Digital Health dal prof. Francesca Naretto (Informatics for Digital Health – sede di Pisa – Pisa).

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Come lo indica il docente: Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining . Addison Wesley, ISBN 0-321-32136-7, 2006 · Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining . Addison Wesley, ISBN 0-321-32136-7, 2006 ( http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php ). I capitoli 4, 6, 8 sono disponibili sul sito del publisher

Titolo
Introduction to data mining
Autori
Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar Pang-Ning Tan
Editore
Pearson, 2020
ISBN
9780273769224

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Data Mining: Fundamentals – Prof. Riccardo Guidotti Canale unico

Corso di laurea: Informatica Umanistica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-43) · esame facoltativo · 6 CFU

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Argomenti del programma: DATA MINING: FONDAMENTI - KDD, CRIPS - Data Understanding - Data Preparation - Foundations of Clustering - - K-Means - - Hierarchical Clustering - - DBSCAN - Advanced Clustering - Frequent Pattern Mining - Sequential Pattern Mining - Foundations of Classification - - Instance-based Classifiers - - Naive Bayes Classifiers - - Decision Tree Classifiers - Foundations of Regression DATA MINING: ASPETTI AVANZATI E…

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Argomenti del programma: - Concetti di base del data mining e del processo di estrazione della conoscenza - Preprocessing ed analisi esplorativa dei dati - Classificazione: alberi di decisione, metodi Bayesiani, Tecniche avanzate di classificazione - Clustering: metodi basati su partizione, gerarchici, basati su densità - Pattern frequenti, pattern sequenziali e regole associative - Time series analysis - Outliers Detection - Ethics

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Data Analytics For Digital Health – Prof. Francesca Naretto Canale unico

Corso di laurea: Informatics for Digital Health – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · 1º anno · 1º semestre · 9 CFU

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Argomenti del programma: - Tipi di Dati nell'ambito sanitario e Database Pubblici - Data Warehousing e Piattaforme Big Data per i Dati della Salute Digitale - Comprensione dei Problemi nella Salute Digitale - Esplorazione e Comprensione dei Dati - Preprocessing dei Dati (Pulizia, Normalizzazione, Valori Mancanti, Dati Squilibrati) - Trasformazioni dei Dati (Proiezione delle Caratteristiche, Selezione delle Caratteristiche, Approssimazione)…

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Data Mining – Prof. Riccardo Guidotti Canale unico

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