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Data mining II Modélisation Statistique & Apprentissage

Quelles sont les 2 catégories de data mining ?
Types de data mining
Le data mining comporte deux processus principaux : l'apprentissage supervisé et non supervisé.
Quels sont les types d'apprentissage de data mining ?
Dans Data Mining machine learning est habituellement utilisés pour la prédiction et classification.
Machine learning se divise en deux : Apprentissage supervisé (learn by example) et apprentissage non supervisé.
Quel outil de modélisation statistique choisir ?
Les plus populaires sont l'AIC (Akaike's Information Criterion) et le BIC (ou SBC, Bayesian Information Criterion).
Lorsque différents modèles paramétriques sont comparés, le modèle associé à l'AIC ou au BIC le plus faible a la meilleure qualité parmi les modèles comparés.
Data Mining utilise des algorithmes mathématiques sophistiqués pour segmenter les données et évaluer la probabilité d'événements futurs.
Data Mining est également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les données.
Les propriétés clés de Data Mining sont : Découverte automatique des motifs.

La deuxi`eme partie décrit les outils de modélisation statistique ou encore d'apprentissage utilisables pour la prédiction d'une variable cible Y par les Autres questions

Data mining II Mod´elisation Statistique & Apprentissage
Data mining et statistique
COURS DE DATA MINING 3 : MODELISATION PRESENTATION

Data mining II Modélisation Statistique & Apprentissage

Quelles sont les 2 catégories de data mining ?

Quels sont les types d'apprentissage de data mining ?

Quel outil de modélisation statistique choisir ?