Data Mining

График и теми*

Ден	Тема	Лекции**	Материали

4 март (нед.)	Въведение в data mining (DM).	DataDepot	Data
9:00-10:15	Изисквания за курса.		KDNuggets
10:30-11:45	Въведение в DM	IntroDM	WF1 WF2
12:00-13:15	Статистическа подготовка на данните за DM	Prepar	WFData
13:30-14:45	Приложение: Въведение с Weka	Tutorial	Weka link
15:00-16:15

10 март (съб.)	CART модели 1
9:00-10:15	Класификационни дървета	Tree	Val WFv
10:30-11:45		Paper1
12:00-13:15		Confusion
13:30-14:45	Приложение на CART модели	Entropy
15:00-16:15

17 март (съб.)	CART модели 2		T.arff T.csv
9:00-10:15	Регресионни дървета	Paper2	H.arff H.csv
10:30-11:45	Bagging and Boosting		WFBagg
12:00-13:15	Критерии	syntax.sps
13:30-14:45	Приложение на CART модели
15:00-16:15

24 март (съб.)	Генерализирани линейни модели	work.doc	Print.exe
9:00-10:15	Тест 1 - в клас, open book (свободно ползване на учебници, лекции и други материали)
10:30-11:45	Модели с ограничена зависима променлива
12:00-13:15	Логистична регресия	Logit
13:30-14:45	Odds Ratios, ROC curve, specificity, sensitivity	syntax2
15:00-16:15

25 март (нед.)	Многомерни модели	Oblasti.sav	Obshtini.sav
9:00-10:15	Факторен анализ	FA
10:30-11:45	SEM модели	SEM
12:00-13:15
13:30-14:45
15:00-16:15

31 март (съб.)	Други емпирични модели за Data Mining
9:00-10:15	Teст 2 - в клас, open book (свободно ползване на учебници, лекции и други материали)
		SAV.zip	Wpass.zip
10:30-11:45	SVM модели	SVM
12:00-13:15	DM с времеви редове	TS
13:30-14:45	DM с текстови данни	Text
15:00-16:15
Срок до 13:00 часа, петък 6 април 2012	Make-up Test 1	CSV.zip SAV.zip	TestM1.zip

* Преподавателят си запазва правото на промени в програмата.
** Част от презентациите са на Chris Clifton (Purdue University, USA) и се ползват с писменото разрешение на автора (on file).