| Achtung: Diese Vorlesung
ersetzt die im Vorlesungsverzeichnis angekuendigte Vorlesung ueber
Nichtmonotones Schliessen.
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 ca. Juni)
-
Machine Learning, nach dem Buch "Machine Learning" (Mc Graw Hill,
1997)
von T. Mitchell
und im zweiten Teil (Juni-Juli) 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 entsprechenden
Vorlesung im letzten Wintersemester:
- Machine Learning
- Data Mining
Da Data Mining ein sich sehr schnell entwickelndes Gebiet ist,
werden wir uns nicht sklavisch an den obengennanten Fahrplan halten,
sondern auch aktuellere Entwicklungen beruecksichtigen.
Hier einige Einsprungspunkte fur das Surfen im Netz:
- Machine Learning:
- ML DB Repository
- ML
Net Site
- ML at Leuven
- Data Mining
- KDNuggets Directory
- Es gibt ein neues Data
Mining Journal.
- Hier ist die aktuelle DM-Konferenz
Juergen Dix
Last modified: Wed Mar 25 15:24:29 MET 1998
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