Samenvatting
Data Mining 2017/2018 - Short Summary
- Vak
- Data Mining
- Instelling
- Tilburg University (UVT)
Short summary (samenvatting) Data Mining Data Science Regression Classification Clustering Dimensionality Reduction
[Meer zien]Voorbeeld 1 van de 4 pagina's
Voorbeeld 1 van de 4 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
Data Mining EssentialsSupervised vs Unsupervised Learning
- Supervised learning
o Classification (cat | dog | mouse)
o Regression (24 | 3 | 32 | 10)
- Unsupervised ‘learning’
o Clustering ( a b c | k l m | x y z)
o Dimensionality reduction (X1, X2, X3, X4, X5 –X3, –X5)
Overall goal of both methods: extract from dataset with goal to generalize.
Supervised Learning
- Training set with vectors | categorised (colours)
- Flowchart: raw data collection » pre-processing » sampling » re-processing » learning
algorithm training » hyperparameter optimisation » post-processing » final classification /
regression model
Pre-processing
Feature transformation:
- Categorical variables
o Nominal (green » [0,1,0])
o Ordinal (XL » 3)
- Normalisation and outlier removal
o Z-score (mean/SD)
o Remove outliers (depends on your goal)
- Vector normalisation
o L2-norm (√∑x²) ○
o L1-norm (∑|x|) ◊
Data Exploration and Visualisation (descriptive analysis)
- Sort or rearrange your data
- Goal of thesis: how well following the guidelines?
Splitting your data
- The fundamental goal is to generalize beyond the data instances used to train models
- Never touch the test data (until the end)
- Test data must belong to the same (statistical) distribution as the training data!
1. Sequential Split: for example a time series, typically train on a period, for example one 1-6
and test on 7-8. Common pitfall is cycles in the data (on different time-scales).
2. Random Split: blindly assign instances to training…….
Sampling and splitting your data
- In the case of small data, you want to check
(stratify) your data in terms of target, or at
least check if the ratios are representative.
- In the case of unbalanced data you might
want to stratify your data.
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper JHessels. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €2,99. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 52510 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen