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Per gli Studenti
Data mining

Docente: E. Fagiuoli

Crediti: 6 CFU

Descrizione e Programma del Corso

Conoscenze: Lo studente apprenderà i principali metodi di determinazione strutturale per la costruzione di reti causali, attraverso gli algoritmi più noti, e i principali algoritmi inferenziali. Inoltre apprenderà metodi atti alla risoluzione di problemi di classificazione, con esempi tratti da vari contesti applicativi, e di problemi di associazione.

Abilità: Lo studente acquisirà competenze specifiche che lo porranno in grado di affrontare e risolvere, in termini operativi, problemi di classificazione, supevisionata e no, e di modellizzazione di fenomeni attraverso metodi di regressione. Inoltre, lo studente apprenderà l'uso di software specifici.

Programma:

·    Introduzione al Data Mining

·    Preprocessing:

Data Cleaning , data reduction, feature extraction and selection; discretization.

·    Generalità sulla classificazione supervisionata:

Alberi di decisione; classificatori bayesiani; rnadom forest, metodi di insieme.

·    Classificazione Bayesiana:

Naive Bayes; tree augmented Naive Bayes; multi net classifier

·    Reti Bayesiane:

Teoria; cenni a reti Bayesiane temporali Cenni a algoritmi per reti Bayesiane: Algoritmo di Pearl; metodo di Lauritzen- Spiegelhalter. Algoritmi approssimati.

·    Classificazione non supervisionata: metodi di Clustering:

Metodi di aggregazione, metodi gerarchici.

Metodi probabilistici.

·    Cenni a metodi di associazione

·    Risorse di rete e Software:

Siti rilevanti

Componenti software

Datasets e casi di studio

Vai al sito web del corso

 

Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 25/03/2011