Data Mining und Knowledge Discovery (IN2030)
Data Mining and Knowledge Discovery (IN2030)
Lehrveranstaltung 240967808 im WS 2018/9
Basisdaten
| LV-Art | Vorlesung |
|---|---|
| Umfang | 2 SWS |
| betreuende Organisation | Informatik 7 - Lehrstuhl für Theoretische Informatik (Prof. Esparza) |
| Dozent(inn)en |
Thomas Runkler |
| Termine |
Mo, 08:30–10:00, Interims I 102 |
Zuordnung zu Modulen
-
IN2030: Data Mining und Knowledge Discovery / Data Mining and Knowledge Discovery
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
weitere Informationen
Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).
| ergänzende Hinweise | - Datenquellen, -charakteristika und Fehlerquellen - Datenvorverarbeitung und -filterung - Datenvisualisierung - Projektionen (Hauptachsentransformation, mehrdimensionale Skalierung, Sammon-Abbildung, Auto-Assoziator) - Datentransformationen und Merkmalsgenerierung - Korrelation und Regression - Zeitreihenprognose - Klassifikation (Bayes, Diskriminanz, Supportvektor-Maschine, nächster Nachbar, lernende Vektorquantisierung, Entscheidungsbäume) - Clustering (sequenziell, protypbasiert, unscharf, relational, heuristisch) |
|---|---|
| Links |
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Mo, 08:30–10:00, PH HS1 |
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