2013
2013
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Riepilogo dell'insegnamento: Data Mining
| Informazioni generali | |||
| Corso di Laurea | Informatica | Percorso | |
|---|---|---|---|
| CFU | 6 | Università | FIRENZE |
| Ore di didattica frontale per CFU | 8 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 3 CFU nell'area B - Algoritmi
- 2 CFU nell'area G - Basi di dati
- 1 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- B - Algoritmi
-
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Regole associative. -
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Problematiche di Clustering: similarity based, density based, graph based. -
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Alberi di decisione, nearest neighbor, naive bayes, cenni su support vector machines. - G - Basi di dati
-
BDA - Basi di Dati Avanzate
Processo di Knowledge Discovery in Databases. -
BDA - Basi di Dati Avanzate
Problematiche di classificazione. - M - Rappresentazione della conoscenza
-
BC - Basi di Conoscenza
Applicazione delle tecniche di data mining a dati Web: graph mining, page rank, learning to rank.
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
Insegnamenti "macro" nell'ambito dei quali può essere scelto
