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Contents
1 Overview of ATDIDT
1.1 Introduction . . . . . . . . . . .
1.2 Supervised learning problem . .
1.3 Unsupervised learning problem .
1.4 Different subtasks of data mining
1.5 Available methods in ATDIDT .
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2 Software installationof the Linux version
3 Common features of all methods
3.1 Introduction . . . . . . . . .
3.2 Main menu . . . . . . . . .
3.2.1 Databases . . . . . .
3.2.2 Graphics . . . . . .
3.2.3 Automatic learning .
4 Visualisation tools
4.1 Histograms . . . . . . . .
4.1.1 histogram . . . . .
4.1.2 cond histogram . .
4.1.3 db stats . . . . . .
4.2 Cumulative distribution . .
4.3 Scatter plot . . . . . . . .
4.3.1 scatter plot . . . .
4.3.2 cond scatter plot .
4.3.3 colour scatter plot
4.3.4 scatter plot val . .
4.4 Dendograms . . . . . . . .
4.4.1 dendograms . . .
5 Automatic learning
5.1 Introduction . . . . . . .
5.2 Tree induction . . . . . .
5.2.1 Decision trees . .
5.2.2 Regression trees
5.2.3 Other features . .
5.3 Linear regression . . . .
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