Data mining probeert interessante patronen uit grote hoeveelheden data te halen. In dit college wordt eerst een aantal basisbegrippen uit de statistiek behandeld en daarna wordt ingegaan op de volgende onderwerpen:
Onderliggende principes van data mining algoritmen en hun toepassing: gegevens vergaren, visualisatie, data analyse en onzekerheid.
Data mining: algoritmen, modellen en patronen, scorings functies, zoek- en optimalisatiemethoden, beschrijvend modelleren, classificatie, regressie.
Data mining problemen uit de praktijk.
Programmeeropdrachten maken deel uit van het college.
*Examination: * Schriftelijk examen
*Objective: * Inzicht krijgen in het data mining proces en het in staat zijn om data mining algoritmen en tools toe te passen.
Literature: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition) Morgan Kaufmann, June 2005, 525 pages Paper, ISBN 0-12-088407-0
*Website: * http://www.liacs.nl/home/joost/DM/CollegeDataMining.htm