| Website: | website met extra informatie |
| Vakcode: | INFODM |
| Studiepunten: | 7.5 ECTS |
| Periode: | periode 4 (week 17 t/m 27, dwz 21-4-2008 t/m 4-7-2008; herkansing week 35)
|  |
| Timeslot: | B |
| Deelnemers: | tot nu toe 103 inschrijvingen |
| Rooster: | Dit is een oud rooster!
|
| Inhoud: | Het automatisch verzamelen van data neemt een steeds hogere vlucht. Denk
maar aan banken, de supermarkt (met of zonder bonuskaart), maar ook in
het onderzoek (denk aan het human genome project) of het web. Het doel
van dit verzamelen is niet alleen het bezit, maar het analyseren ervan,
om, bijvoorbeeld, beter inzicht in de klant te krijgen. Datamining is
het vak dat zich met deze analyse bezighoudt. Onderwerpen als
machine learning, databases, en statistiek spelen hierin
een grote rol.
Onderwerpen die aan bod komen zijn:
- Het KDD-proces
- Classificatiebomen
- Regelinductie
- Naive Bayes
- Support Vector Machines
- Ensemblemethoden
|
| Literatuur: | Pang-Ning Tan, Michael Steinbach en Vipin Kumar: Introduction to Data Mining,
Addison Wesley/Pearson Education 2006, ISBN 0-321-32136-7. |
| Werkvorm: | Hoorcollege en vier practicumsessies. |
| Toetsvorm: | Twee practicumopdrachten. |
| Inspanningsverplichting voor aanvullende toets: | Om aan de aanvullende toets te mogen meedoen moet de oorspronkelijke uitslag minstens 4 zijn. |
