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Manuale di Data Mining





Manuale di Data Mining

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Indice di Manuale di Data Mining


Il Data Mining
Tradizione
Nuove Tecniche
Definizione di Knowledge Discovery in Databases e Data Mining
Definizione di processo KDD
validi
originali
potenzialmente utili per
comprensibili
Data mining
Data mining: Cosa non può fare
Data mining e data warehousing
Orientata ai soggetti
Integrata
Variabile nel tempo
Non volatile
Trasporto Dei Dati E Pulizia
Deposito Centrale
Metadati
Data Marts
Feedback Operazionali
Utenti Finali
Struttura Di Un Data Warehouse
Hardware Scalabile
Sistema Di Database Relazionale
Modello Logico Dei Dati
Data mining: data mart estratto dai databases
Data mining e OLAP
Data mining, machine learning e statistica
Data mining e gli andamenti dell'hardware/software
Applicazioni del data mining
Gestione del mercato (market management)
Gestione dei rischi (Risk Management)
Gestione delle frodi (Fraud Management)
Investimenti finanziari
Gestione delle reti
Produzione industriale e manifatturiera
Data mining applicato ai dati scientifici
Catalogazione degli oggetti celesti
Ricerca dei vulcani su Venere
Ricerca delle biosequenze nel genoma
Previsione di terremoti
Area medica
Data Mining applicato ai testi e al Web
Text mining
Web Mining
Quando è vantaggioso applicare il data mining?
Il successo del data mining
Ostacoli e sfide per il data mining
Archivi massivi di dati e ad elevata dimensionalità
Interazione con l’utente e uso della conoscenza di base
Super-adattamento (overfitting) e verifica della significatività statistica
Dati mancanti
Comprensibilità dei patterns
Trattamento di dati e di conoscenze che cambiano nel tempo
Integrazione
Dati non standard, multimediali e orientati agli oggetti
Difficoltà di diffusione nei settori di applicazione
Evoluzione futura
Il Processo della Scoperta della Conoscenza
Identificazione del problema
Preparazione dei dati
Raccolta
Accertamento
Consolidamento e Pulizia
Selezione
Trasformazione
Costruzione del modello
Valutazione
Validazione esterna
Utilizzo del modello
Monitoraggio del modello
Identificazione del problema
Preparazione di dati
Raccolta
Accertamento
Consolidamento e Pulizia
Selezione dei dati
Trasformazione
Costruzione del modello di data mining
Valutazione e interpretazione
Matrice di Confusione
Grafico Lift
Validazione esterna
Utilizzo del modello
Monitoraggio del modello
Tipi di Modelli
Introduzione ai modelli
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Descrizione gerarchica del problema
Classificazione
Chi risponderà molto probabilmente a una campagna pubblicitaria postale?
Chi tra i malati trarrà beneficio da una particolare operazione chirurgica?
Chi fra gli studenti di ingegneria giungerà alla laurea? (Io)
Regressione e previsione
Clustering (analisi dei gruppi)
algoritmi scissori
algoritmi aggregativi
reti neurali
Analisi dei legami (link analisys)
scoperta di associazioni
scoperta di sequenze
scoperte di sequenze temporali simili
Scoperta di associazioni
regole utili
regole triviali
regole inesplicabili
Scoperta di sequenze
Scoperta di sequenze temporali simili
Data Mining: Strumenti e Tecnologie
Reti Neurali
Nodo o Neurone Artificiale
Esempi di funzioni di attivazione
Reti back propagation (classificazione)
Rete neurale back propagation
Pesi della rete
Kohonen feature maps o reti auto-organizzanti
Semplice Kohonen feature map
Algoritmo Apriori: un algoritmo per la scoperta di regole di associazione
Algoritmo Apriori
Alberi di decisione (decision trees)
Un semplice albero di classificazione
Induzione di regole
K-nearerest neighbour e ragionamento basato sulla memoria
K-nearst neighbour
Clustering demografico
Funzioni a base radiale
Algoritmi genetici
Regressione logistica (logistic regression)
Analisi discriminante
Modelli additivi generalizzati (General Additive Models, GAM)
Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)
Predizioni discontinue (o hard splits)
Dipendenza di tutte le divisioni da quelle precedenti
Interpretabilità ridotta a causa delle interazioni specialmente interazioni di alto livello
Visualizzazione

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