Хочу все знать: Анализ данных

[griffon]

Друзья, кажется, среди вас много людей, которые разбираются в анализе данных. Я в нем ничего не понимаю, так что некоторое время назад мне даже пришлось отказаться от того, чтобы прорецензировать статью по Data Mining. Теперь появилось свободное время, чтобы наверстать упущенное и все-таки узнать хоть что-нибудь из этой области

Comments

[yury_lifshits]

Почитай статьи с конференции KDD
- с последней конференции
- самые цитируемые
- победители best paper award

[griffon]

Хорошо, спасибо. Это главная конференция по теме в Америке?

Что всё-таки насчет книги Prabhakar Raghavan и компании?

[coresandello]

Intro to IR ориентирована больше на веб-поиск.

[yacoder]

Хм, я когда искал книгу по этой теме (а мне по ней сдавать канд. минимум), нашел Ian H. Witten, Eibe Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition)

Foreword и редактура Джима Грэя кагбэ намекают нам, мне кажется =)

[coresandello]

Кажется, это про Веку больше, а не в общем по теории. :)

[yacoder]

про что, простите? =)

[coresandello]

http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/index.html
Weka -- программка для экспериментов с ML. :)

[coresandello]

Анализ данных -- очень широкое сейчас понятие. :)
Если интересует анализ для веб-поиска -- то в Introduction to IR можно найти много всего полезного; более-менее считается классической, AFAIK. Есть PDF.
Если интересует анализ текстов, языка -- то Statistical Introduction to NLP (Manning, Schutze) и Speech and Language Processing (Jurafsky). По твоему приезду могу дать их полистать/почитать в бумаге до ~16 августа. :)
Если интересует маш. обучение в принципе -- то Еlements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani, Friedman) классическая и внятная книжка. Еще у меня есть Principles and theory for data mining and machine learning (Clarke, Fokoue, Zhang), но ее я не читал еще, если честно. :) Обе есть в PDF.

[griffon]

Круто, спасибо. Больше интересуют веб-поиск и маш. обучение в целом.