1.1 Der KDD Prozess

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1.2 Typische <strong>KDD</strong>-Anwendungen • Astronomie SKICAT-System [Fayyad, Haussler & Stolorz 1996] • Architektur Entfernen von Rauschen Bildsegmentierung Manuelle Analyse Klassifikation Feature-Extraktion • Technik der Klassifikation: Entscheidungsbaum-Klassifikator •Evaluation • wesentlich schneller als manuelle Klassifikation • Klassifikation auch von sehr entfernten (lichtschwachen) Objekten Vorlesung Knowledge Discovery 30
1.2 Typische <strong>KDD</strong>-Anwendungen • Email-Spam-Filterung – auf Text-Ebene • Einfache Bayes-Klassifikatoren – Techniken sind effektiv – Einsatz erfolgt in Tools wie SpamAssassin – Problem: werden von Spammern mittlerweile umgangen • Good Word Attacks on Statistical Spam Filters. Daniel Lowd and Christopher Meek. Second Conference on Email and Anti-Spam (CEAS) (2005) – Finden von Worten, die von Spammern aktiv genutzt werden, um den Spamschutz zu unterlaufen – Graph-basiert • Boykin, P., & Roychowdhury, V. (2004). Personal email networks: an effective anti-spam tool. Preprint, arXiv id 0402143. – Analysiert das Netzwerk aus Adressen der eigenen Emails, um Teilnetze aus Freunden und Spammern zu identifizieren Vorlesung Knowledge Discovery 31
Seite 1 und 2: Knowledge Discovery in Databases Pr
Seite 3 und 4: Organisatorisches Präsenzübung be
Seite 5 und 6: Organisatorisches Sprechstunden nac
Seite 7 und 8: 1. 1 Motivation Riesige Datenmengen
Seite 9 und 10: 1.1 Problemstellung Data Mining •
Seite 11 und 12: 1.1 Abgrenzung KDD • Statistik -
Seite 13 und 14: 1.1 Der KDD Prozess - Der KDD-Proze
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Seite 17 und 18: 1.1 Der KDD-Prozess Vorlesung Knowl
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Seite 25 und 26: 1.1 Data Mining (Modelling) • Def
Seite 27 und 28: 1.1 Evaluation Ablauf - Präsentati
Seite 29: 1.1 Anwendung (Deployment) Erstellu
Seite 33 und 34: 1.2 Typische KDD-Anwendungen Electr
Seite 35 und 36: 1.2 Typische KDD-Anwendungen Datens
Seite 37 und 38: 1.3 Inhalt und Aufbau der Vorlesung
Seite 39 und 40: 1.3 Inhalt und Aufbau der Vorlesung

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