Knowledge Discovery, Machine Learning und Data Mining
(3-stuendige Vorlesung WS 97/98)
Termine
- Die drei-stuendige Vorlesung findet jeweils Montag (10 - 11)
und Dienstag (10 - 12) in R 103 statt.
Themen
Nach einer Einfuehrung (Data Mining als ein Schritt im Knowledge
Discovery-Prozess, Zusammenhaenge mit Machine Learning,
Deduktiven Datenbanken, Data-Warehouses, Statistik,
Informationstheorie, Komplexitaetstheorie) behandeln wir im ersten
Teil (bis Weihnachten)
- Machine Learning, nach dem Buch "Machine Learning" (Mc Graw Hill,
1997)
von T. Mitchell
und im zweiten Teil (nach Weihnachten) gehen wir auf
- Data Mining, nach dem Buch "Advances in Knowledge Discovery and
Data Mining" (AAAI-Press, 1996) von Usama M. Fayyad, Gregory
Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth, und Ramasamy Uthurusamy ein.
Hier ist ein etwas genauerer Plan der Vorlesung (wird mit der
Vorlesung aktualisiert):
Machine Learning
Data Mining
Hier einige Einsprungspunkte fur das Surfen im Netz:
Machine Learning:
ML DB Repository
ML
Net Site
Data Mining
Data Mine
Net Site