Information Mining Methoden Algorithmen und Anwendungen

7567 Springer International Publishing AG. Part of Springer Nature. Cookies help us improve our services. By using our services, you agree to our use of Cookies. Information Mining besch ftigt sich mit dem Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten (Data Mining) bzw. Texten (Text Mining).

Information Mining Methoden Algorithmen und WorldCat

Dazu sollen Computer in die Lage versetzt werden, Datenbasen automatisch nach Gesetzm igkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuf hren, der als Ergebnis aussagekr ftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt daf r die Werkzeuge und Techniken zur Verf gung. Inhalte im Einzelnen: - Ein- und Ausgabe - Algorithmen: Klassifikation, nummerische Vorhersage, Assoziationen, Clustering - Evaluierung von Data-Mining-Methoden - Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis - Aufbereitung der Ein- und Ausgabe - Data Mining f r zeitabh ngige Daten - Data Mining f r soziale Netze - Text-Clustering: flaches/hierarchisches Clustering, Evaluierung, Optimum Clustering Framework - Text-KlassifikationStudierende sollen die theoretischen Grundlagen von Information Mining-Methoden verstehen, diese Methoden beherrschen, entsprechende Evaluierungsverfahren anwenden k nnen sowie M glichkeiten und Grenzen solcher Methoden beurteilen k nnen. - Ian Witten, Eibe Frank, Mark Hall: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufman, 7566. - Gary Miner, John Elder IV, Thomas Hill, Robert Nisbet, Dursun Delen, Andrew Fast: Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-structured Text Data Applications. Academic Press, 7567. - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 7559 - Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Sch tze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press.

7558. Der Datenanalyse-Prozess - Datencharakteristika und Fehlerquellen - Datenvorverarbeitung - Datenvisualisierung - Datenanalyse und Modellierung - AnwendungsbeispieleDr. -Ing. Thomas A. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in Munchen und lehrt an der Fakultat fur Informatik der Technischen Universitat Munchen. Das Buch ist spannend zu lesen. Der verstandliche und konzentrierte Stil mit den vielen Literaturhinweise und die Algorithmen laden zum Ausprobieren und Weiterlesen ein. Prof. Dr. H. -J. Appelrath, Universitat Oldenburg

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In this seminar you analyze scientific publications and other text sources to find patterns of occurence for hot data science topics such as Random Forests, Support Vector Machines and Deep Learning. Can this information be used to predict upcoming trends and hype in data science? In this seminar we will review the main machine learning methods used in the filed of Bioinformatics and Medicine and we will look at various prediction problems in several biological and medical domains. In this seminar students solve advanced data mining problems on real-world datasets. Pflichtprojekt im Bachelor zur Implementierung von Data Mining Algorithmen Wahlvorlesung (MSc/BSc): Introduction into fundamental methods of data mining Dr. -Ing. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in München und lehrt an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

Der verständliche und konzentrierte Stil mit den vielen Literaturhinweise und die Algorithmen laden zum Ausprobieren und Weiterlesen ein.