PERIOD: JANUARY The availability of huge amounts of heterogeneous data in the most diverse application domains highlights the need of new techniques for information management, which should allow the extraction of relevant and actionable information from available data. The course will provide an introduction to the most widespread data mining techniques and will describe some algorithmic implementation of the most relevant analysis techniques.

Inglese • What is data mining • Data Preprocessing • Association rules o Extraction algorithms o Relevance and quality evaluation • Classification o Decision trees o Bayesian classification o Neural networks o SVM o Classifier validation • Clustering o Distance measures o Partitional methods o Hierarchical methods o Density-based methods • Experimental evaluation of algorithms

- Mercoledì 8 Gennaio dalle 14:30 alle 19:00 aula 17A - Venerdì 10 Gennaio dalle 14:30 alle 19.00 aula 17A - Lunedì 13 Gennaio dalle 10:00 alle 14:30 aula 11 - Giovedì 16 Gennaio dalle 13:00 alle 17:30 aula 1D - Lunedì 20 Gennaio dalle 13:00 alle 17:30 LABINF

Modalità di esame:

Exam:

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Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.