intTypePromotion=1

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 0 - TS. Võ Thị Ngọc Châu

Chia sẻ: Dien_vi08 Dien_vi08 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:21

0
24
lượt xem
3
download

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 0 - TS. Võ Thị Ngọc Châu

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Khai phá dữ liệu - Giới thiệu môn học: giúp các bạn nắm bắt được những thông tin chung về môn học như đối tượng, mục tiêu, lịch giảng dạy, tài liệu tham khảo, phương pháp giảng dạy, cách đánh giá môn học cùng một số thông tin khác.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 0 - TS. Võ Thị Ngọc Châu

Khoa Khoa Học & Kỹ Thuật Máy Tính<br /> Trường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh<br /> <br /> Khai phá dữ liệu<br /> (Data mining)<br /> Cao Học Ngành Khoa Học Máy Tính<br /> Giáo trình điện tử<br /> Biên soạn bởi: TS. Võ Thị Ngọc Châu<br /> (chauvtn@cse.hcmut.edu.vn)<br /> Học kỳ 1 – 2011-2012<br /> <br /> 1<br /> <br /> 1<br /> <br /> Data<br /> Mining<br /> <br /> Information/<br /> Knowledge<br /> <br /> Khai phá dữ liệu???<br /> <br /> 2<br /> <br /> 2<br /> <br /> Tài liệu tham khảo<br /> ‡<br /> ‡<br /> ‡<br /> ‡<br /> ‡<br /> <br /> ‡<br /> ‡<br /> ‡<br /> ‡<br /> <br /> [1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and<br /> Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.<br /> [2] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data<br /> Mining”, MIT Press, 2001.<br /> [3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining<br /> Techniques”, Springer-Verlag, 2008.<br /> [4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory,<br /> Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.<br /> [5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S. Yu, Rajeev Motwani, and<br /> Vipin Kumar, “Next Generation of Data Mining”, Taylor & Francis<br /> Group, LLC, 2009.<br /> [6] Daniel T. Larose, “Data mining methods and models”, John Wiley<br /> & Sons, Inc, 2006.<br /> [7] Ian H.Witten, Eibe Frank, “Data mining : practical machine<br /> learning tools and techniques”, Second Edition, Elsevier Inc, 2005.<br /> [8] Florent Messeglia, Pascal Poncelet & Maguelonne Teisseire,<br /> “Successes and new directions in data mining”, IGI Global, 2008.<br /> [9] Oded Maimon, Lior Rokach, “Data Mining and Knowledge<br /> Discovery Handbook”, Second Edition, Springer Science + Business<br /> Media, LLC 2005, 2010.<br /> <br /> 3<br /> <br /> 3<br /> <br /> Nội dung<br /> ‡<br /> <br /> Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu<br /> <br /> ‡<br /> ‡<br /> <br /> Chương 3: Hồi qui dữ liệu<br /> Chương 4: Phân loại dữ liệu<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 5: Gom cụm dữ liệu<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 6: Luật kết hợp<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 7: Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở<br /> dữ liệu<br /> Chương 8: Ứng dụng khai phá dữ liệu<br /> <br /> ‡<br /> ‡<br /> ‡<br /> <br /> Chương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá<br /> dữ liệu<br /> Chương 10: Ôn tập<br /> <br /> 4<br /> <br /> 4<br /> <br /> Nội dung – Tài liệu tham khảo<br /> ‡<br /> <br /> Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu [1, 2, 7, 9]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu [1, 9]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 3: Hồi qui dữ liệu [1-7]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 4: Phân loại dữ liệu [1-7, 9]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 5: Gom cụm dữ liệu [1-7, 9]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 6: Luật kết hợp [1-7, 9]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 7: Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở dữ<br /> liệu [1, 2]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 8: Ứng dụng khai phá dữ liệu [3, 5, 9]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá dữ<br /> liệu [5, 8, 9]<br /> <br /> ‡<br /> <br /> Chương 10: Ôn tập [1-9]<br /> <br /> 5<br /> <br /> 5<br /> <br />
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2