Grundlagen des Data Mining
Vorlesung
W. Kurth
Übersicht (Themen- und Zeitplan) (HTML)
Vorlesungsskript
Teil 1: Einleitung: Motivation, Grundbegriffe, Methodenüberblick (PDF)
(DOC)
Teil 2: Die Generalisierungs-Halbordnung (PDF)
(DOC)
Teil 3: Entscheidungsbäume (PDF)
(DOC)
Teil 4: Begriffsverbände (PDF)
(DOC)
Teil 5: Klassifikations- und Assoziationsregeln (PDF)
(DOC)
Teil 6: Bayes-Klassifikation (PDF)
(DOC)
Teil 7: Clusteranalyse (PDF)
(DOC)
Teil 8a: Methoden der klassischen multivariaten Statistik - Teil I (PDF)
(DOC)
Teil 8b: Methoden der klassischen multivariaten Statistik - Teil II (PDF)
(DOC)
Teil 9: Text- und Web-Mining (PDF)
(DOC)
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Letzte Änderungen: 12. 7. 2004.