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1.1 Der KDD Prozess

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1.3 Inhalt und Aufbau der Vorlesung<br />

Überwachte Verfahren<br />

5. Klassifikation<br />

Aufbau der Vorlesung (2)<br />

Bayes-, nächste-Nachbarn- und Entscheidungsbaum-Klassifikatoren, SVM<br />

6. Besondere Datentypen und -anwendungen<br />

Temporal Data Mining, Spatial Data Mining, Web Mining<br />

7. Text Mining<br />

Linguistische Vorverarbeitung, Text Clustering<br />

8. Andere Paradigmen<br />

induktive Logik-Programmierung, genetische Algorithmen, neuronale Netze,<br />

Visualisierung großer Datenmengen<br />

Vorlesung Knowledge Discovery<br />

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