Sipina - Arbres de décision Data mining Process of extracting and discovering patterns in large data sets Data mining is the process of extracting and discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of machine learning, statistics, and database systems.[1] Data mining is an interdisciplinary subfield of computer science and statistics with an overall goal of extracting information (with intelligent methods) from a data set and transforming the information into a comprehensible structure for further use.[1][2][3][4] Data mining is the analysis step of the "knowledge discovery in databases" process, or KDD.[5] Aside from the raw analysis step, it also involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating.[1] Etymology[edit] Background[edit] The manual extraction of patterns from data has occurred for centuries. Process[edit]
Supports de cours -- Data Mining Cette page recense les supports utilisés pour mes enseignements de Machine Learning, Data Mining et de Data Science au sein du Département Informatique et Statistique (DIS) de l'Université Lyon 2, principalement en Master 2 Statistique et Informatique pour la Science des donnéEs (SISE), formation en data science, dans le cadre du traitement statistique des données et de la valorisation des big data. Je suis très attentif à la synergie forte entre l'informatique et les statistiques dans ce diplôme, ce sont là les piliers essentiels du métier de data scientist. Attention, pour la majorité, il s'agit de « slides » imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l'accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants. Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l'Université Lyon 2 ou d'ailleurs. Nous vous remercions par avance. Ricco Rakotomalala – Université Lyon 2
Introduction au Text-mining Les outils de text-mining ont pour vocation d’automatiser la structuration des documents peu ou faiblement structurés. Ainsi, à partir d’un document texte, un outil de text-mining va générer de l’information sur le contenu du document. Cette information n’était pas présente, ou explicite, dans le document sous sa forme initiale, elle va être rajoutée, et donc enrichir le document. A quoi cela peut bien servir ? à classifier automatiquement des documentsà avoir un aperçu du contenu d’un document sans le lireà alimenter automatiquement des bases de donnéesà faire de la veille sur des corpus documentaires importantsà enrichir l’index d’un moteur de recherche pour améliorer la consultation des documents Bref, plusieurs usages et plusieurs services peuvent découler des solutions de text-mining. Comment çà marche ? Il y a quelques règles de base que les outils de text-mining se doivent de respecter dans leur traitement. une approche statistiqueune approche sémantique 1. 2. Les désavantages : 3.
Statistique décisionnelle, Data Mining, Scoring et CRM -Répertoire de jeux sérieux gratuits : Concepteur de logiciel : Abonnez-vousGratuit Se connecter Fermer Oublié votre mot de passe ou pseudo? S'abonner à l'édition intégrale Accueil > Professions Professions « Retour à l'accueil Vous désirez classer les professions par ordre alphabétique ou domaine d'activité Web Squared Journal
Future of game-based Learning - Discussions, ideas & thoughts on the future of game-based learning