Séance de cours

L'association règle l'exploitation minière

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Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts et algorithmes pour l'exploitation des règles d'association, en mettant l'accent sur l'algorithme d'Apriori et l'algorithme de croissance FP. Il explique le processus de trouver des itemsets fréquents, de construire des arbres-FP et d'extraire des règles d'association. La séance de cours examine également d'autres mesures d'intérêt et stratégies visant à améliorer l'efficacité de l'exploitation minière pour les grands ensembles de données.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Concepts associés (31)

Arbre de décision (apprentissage)

L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.

Sequential pattern mining

Sequential pattern mining is a topic of data mining concerned with finding statistically relevant patterns between data examples where the values are delivered in a sequence. It is usually presumed that the values are discrete, and thus time series mining is closely related, but usually considered a different activity. Sequential pattern mining is a special case of structured data mining. There are several key traditional computational problems addressed within this field.

Structure mining

Structure mining or structured data mining is the process of finding and extracting useful information from semi-structured data sets. Graph mining, sequential pattern mining and molecule mining are special cases of structured data mining. The growth of the use of semi-structured data has created new opportunities for data mining, which has traditionally been concerned with tabular data sets, reflecting the strong association between data mining and relational databases.

Orange (logiciel)

Orange is an open-source data visualization, machine learning and data mining toolkit. It features a visual programming front-end for explorative qualitative data analysis and interactive data visualization. Orange is a component-based visual programming software package for data visualization, machine learning, data mining, and data analysis. Orange components are called widgets. They range from simple data visualization, subset selection, and preprocessing to empirical evaluation of learning algorithms and predictive modeling.

Donnée

Une donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.

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Séances de cours associées (50)

Règles d'association: Exploitation minière et analyse

Explore les règles d'association dans l'extraction de données, y compris les mesures, les techniques et les algorithmes pour l'extraction efficace des règles.

Règlement de l'association: Articles fréquents

Explore Association Rule Mining, en mettant l'accent sur les éléments fréquents et les mesures alternatives d'intérêt, y compris l'algorithme FP-Growth et la comparaison des performances.

Analyse des données à l'IA et au ML, Médias sociaux

Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.

Exploration de données: Introduction

Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.

Big Data: Traitement et dimensions

Explore la production, le stockage, le traitement et les dimensions de Big Data, ainsi que les défis en matière d'analyse de données, d'élasticité de l'informatique en nuage et de sécurité.

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