Tópicos Avanzados en Data Mining

Slides

a Clase 1- 4/02/03 - DataMining: Introducción

a Clase 2- 5/02/03 - Data Warehousing - OLAP

a Clase 3- 6/02/03 - DataMining: Etapas


a Caso de Estudio - Reglas de Asociación

a Clase 4 - 10/02/03 - Soporte

a
Clase 4 - 10/02/03 - Aplicaciones

a
Clase 4 - 10/02/03 - Herramientas

a Clase 5 - 11/02/03 - Pos-Procesamiento

a Caso de Estudio - Regresión

a Caso de Estudio - Clasificación

a
Clase 6 - 12/02/03 - Tendencias

a Clase 7 - 13/02/03 - Consideraciones

Casos de Estudio

a Información Caso de Estudio de Regresión

a Información Caso de Estudio Reglas de Asociación
a Información Caso de Estudio Clasificación
Bibliografía

a Fayyad, U. M. ; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P.; Uthurusamy, R. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, MIT Press, 1996

a Witten, I. H.; Frank, E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kaufmann, 1999.  http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/book.html

a Weiss S. M; Indurkhya, N Predctive Data Mining: a prattical Guide. Morgan Kaufmann Publishers Inc. 1998

a Pyle, D. Data Preparation for Data Mining, Morgan Kaufmann Publhishers, 1999

a Thuraisingham, B. Data Mining: Technologies, Techniques, Tools and Trends, CLR Press LLC, 1999

a Berry, M. J. A. Mastering Data Mining: The Art and Science of Customer Relationship Management, Wiley Computer Publishing, 2000

a Adamo, J. Data Mining for Association Rules and Sequential Patterns: Sequential and Parallel Algorithms, Springer-Verlag New York, Inc. 2001

a Mitchell, T. M. Machine Learning, McGraw-Hill Companies, Inc. 1997

a Fayyad U.; Grinstein G. G.; Wierse A. Information Visualization in Data Mining and Knowledge Discovery, Morgan Kaufmann Publishers Inc. 2002

En  fotocopiadora:

a Capítulos 4 y 12 de "Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicaçoes", Coordinadora: Solange Oliveira Rezende