052311 VU Data Mining (2016W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 19.09.2016 09:00 bis So 25.09.2016 23:59
- Abmeldung bis So 16.10.2016 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Donnerstag
06.10.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
13.10.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
20.10.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
27.10.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
03.11.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
10.11.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
17.11.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
24.11.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
01.12.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
15.12.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
12.01.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
19.01.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag
26.01.
08:00 - 11:15
Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
The lecture covers essential topics in Data Mining and Knowledge Discovery Databases: Feature selection, Feature reduction, Metric learning, Subspace Clustering, Sampling and Micro-Clustering, Stream clustering/ classification, Parallel Data Mining, Distributed Mining and Privacy.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
There will be two exams, one in the middle of the semester (exact date to be announced) and one in the last class of the semester, each with a maximum of 30 points. You will be able to earn up to 30 points via exercise sheets (homework) and up to 10 points for your active attendence.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Active participation, minimum 50% of the points in exams and exercises
Prüfungsstoff
Lectures and exercises (programming and exercise sheets)
Literatur
Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques
Tan P.-N., Steinbach M., Kumar V. Introduction to Data Mining
Ester M., Sander J. Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen
Tan P.-N., Steinbach M., Kumar V. Introduction to Data Mining
Ester M., Sander J. Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30