Data Mining

Notes: Key Concepts and Techniques | Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 40 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Lecture 6: Decision Tree & Bayesian Classification Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 3 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

In the fifth class, we are going to look at some more global issues about the data mining process. (See the lecture of class 5 by Ian H. Witten. Tài liệu được sưu tầm gồm 11 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Lecture 4: Knowledge Representation Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 34 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Lecture 3: Data Preprocessing Overview and Techniques Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 36 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Assignment 5: Term-Frequency and Kappa Analysis Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 6 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Lecture Notes: Intro, Techniques, and Preprocessing Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 131 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Midterm - practice material Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 13 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Assignment 4: Decision Tree & Bayesian Classifications Môn Data Mining. Tài liệu được sưu tầm gồm 3 trang, giúp bạn ôn tập tốt hơn. Mời các bạn đón xem. 

Available: 600 faults with expert’s diagnosis ~300 unsatisfactory, rest used for training. Attributes augmented by intermediate concepts that embodied causal domain knowledge. Expert not satisfied with initial rules because they did not relate to his domain knowledge Further background knowledge resulted in more complex rules that were satisfactory Learned rules outperformed hand-crafted ones. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đón xem.