Data Mining – Pisa

• I capitoli 4, 6, 8 sono disponibili sul sito del publisher. – Chapters 4,6 and 8 are also available at the publisher's Web site.

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: 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