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diveintodatamining's Introduction

Dive Into Data Mining

Scarica l'ultima versione degli appunti in formato pdf cliccando qui.

Dive into data mining è una raccolta di appunti estratti dai corsi:

  • Introduzione al data mining
  • Social media management

Tenuti all'università degli studi di Catania, dipartimento di matematica ed informatica.

Non si garantisce la correttezza degli appunti. Nel caso vi fossero errori, è apprezzata la segnalazione aprendo una issue.

Per contribuire bisogna forkare il progetto, lavorare su un branch separato e proporre una Pull Request.

L'editor utilizzato per scrivere il progetto è Typora. Per omogeneità consiglio vivamente l'utilizzo del tema "Academic".

diveintodatamining's People

Contributors

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Stargazers

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Watchers

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diveintodatamining's Issues

Algoritmi di subgraph matching

  1. Algoritmi di subgraph matching
    Seconda frase: Ipotizziamo che sia Ga il nodo query e sia Gb il nodo target
    Ga e Gb sono in realtà grafi

Support Vector Machines

Il metodo soft margin contiene una condizione errata, dovrebbe essere:

y_i (x_i * w + b) >= 1 + eps_i

HMM Typo

2.6.3 Algoritmo di Baum-Welch: nel quartultimo rigo c'è un typo, "evalutaion" anzichè "evaluation"

Predizione

  • Rivedere formule riguardanti la regressione logistica;
  • Rivedere curva PR.

Decision trees

  • Gini index: primo paragrafo refuso sulla probabilità

Bag of words

Nella normalizzazione L1 (par. 3.1) la term frequency è definita come ft, mentre dovrebbe essere tf.

MBA: aggiungere cardinalità dell'insieme delle parti

Nello studio precedente alla soluzione Apriori, si considera la soluzione bruteforce di ricerca degli insiemi frequenti. Dato l'insieme degli item I formato da d elementi, l'insieme delle parti (o power set) ha cardinalità 2^d, ovvero vi saranno 2^d itemset da analizzare (soluzione esponenziale O(2^d)).

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