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Data and Web Mining

von Prof. Dr. Barbara Hammer

24:49 Std4.961 Aufrufe13.07.2009
Kamera Anja Michaela Kaiser
Christin Lewke

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Vorlesungen


Data and Web Mining

Vorlesung Nr. 1

01:14 Std07.04.20081.446 Aufrufe

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Inhalt:
Introduction, What is in the Web?, Be cautious!, Maths, Matlab, Random Graphs

Random Graphs

Vorlesung Nr. 2

01:12 Std08.04.2008339 Aufrufe

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Inhalt:
Maths, Random Graphs, Matlab, Resumee, Data and Web Mining, Link Analysis

Link Structure

Vorlesung Nr. 3

01:17 Std14.04.2008223 Aufrufe

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Inhalt:
The importance of Link Structure, Judge the Link Structure, Maths, Hits, Matlab, PageRank

PageRank

Vorlesung Nr. 4

01:13 Std15.04.2008345 Aufrufe

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Inhalt:
PageRank, Matlab, SALSA, Google and co.

Google and co

Vorlesung Nr. 5

01:16 Std21.04.2008236 Aufrufe

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Inhalt:
Google and co, How to fool Google?, Clustering, What is the goal of clustering?

Spectral clustering

Vorlesung Nr. 6

01:16 Std28.04.2008211 Aufrufe

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Inhalt:
k-means, Matlab, Maths

Spectral clustering II

Vorlesung Nr. 7

47:17 Min29.04.2008132 Aufrufe

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Inhalt:
k-means, Maths, Matlab, How to turn Data into a Graph

Spectral clustering II

Vorlesung Nr. 8

25:41 Min29.04.2008141 Aufrufe

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Inhalt:
How to turn Data into a Graph, Affinity propagation

Maths

Vorlesung Nr. 9

01:08 Std05.05.2008149 Aufrufe

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Inhalt:
Maths, Affinity propagation, Matlab, Relational clustering

Relational clustering

Vorlesung Nr. 10

01:22 Std19.05.2008149 Aufrufe

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Inhalt:
Relational clustering, Matlab, Graph to (dis-)similarities, Evaluation, Visualization, What is the goal of visualization?

PCA

Vorlesung Nr. 11

01:28 Std20.05.2008162 Aufrufe

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Inhalt:
Principal component analysis, Independent component analysis (ICA)

ICA

Vorlesung Nr. 12

01:16 Std26.05.200899 Aufrufe

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Inhalt:
Independent component analysis, Fisher linear discriminance analysis (LDA), Multidimensional scaling (MDS)

MDS

Vorlesung Nr. 13

26:37 Min02.06.2008103 Aufrufe

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Inhalt:
Metrisches Multidimensional scaling

LLE

Vorlesung Nr. 14

01:25 Std03.06.200894 Aufrufe

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Inhalt:
Multidimensional scaling, Isomap, Locally linear embedding, Zusammenfassung

Mining

Vorlesung Nr. 15

01:29 Std16.06.2008189 Aufrufe

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Inhalt:
A priori algorithm, Determine large itemsets, Determine antecedent from large itemsets, Weka, Decision trees

Decision trees (Teil 1)

Vorlesung Nr. 16

37:43 Min23.06.2008137 Aufrufe

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Inhalt:
Desicion trees, Information gain, Best attribute, Universal approximators, ID3, Overfitting

Decision trees (Teil 2)

Vorlesung Nr. 17

31:52 Min15.07.2008117 Aufrufe

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Inhalt:
Desicion trees, Lazy learning, k-nearest neighbor classifier, Inductive bias oh k-NN

Lazy learning

Vorlesung Nr. 18

01:22 Std24.06.2008134 Aufrufe

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Inhalt:
Weighted k-NN regression, Naive Bayes, Bayes rule, Maximum likelihood classifier, Maximum a posteriori hypothesis, Collaborative filtering

Collaborative filtering

Vorlesung Nr. 19

01:21 Std30.06.2008117 Aufrufe

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Inhalt:
Collaborative filtering, Singular value decomposition, Text preprocessing, Bag of words representation, tf x idf weighting, tfc weighting

Bag of words representation

Vorlesung Nr. 20

01:11 Std07.07.2008122 Aufrufe

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Inhalt:
Bag of words representation, Document frequency thresholding, SVD, Johnson-Lindenstrauss lemma, String kernels, Spectrum kernel

String kernels

Vorlesung Nr. 21

01:20 Std08.07.2008110 Aufrufe

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Inhalt:
String kernels, How to compute the String kernel?, Compression distance, Kolmogorov complexity, Normalized information distance, Streaming data

Patch neural gas

Vorlesung Nr. 22

22:01 Min14.07.2008109 Aufrufe

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Inhalt:
Patch neural gas, Streaming data, Patch relational neural gas, Frequent itemsets, Resumee

Patch neural gas

Vorlesung Nr. 23

40:38 Min14.07.2008117 Aufrufe

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Inhalt:
Patch neural gas, Streaming data, Patch relational neural gas, Frequent itemsets, Resumee


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