グランズウェルクラウドコンピューティング入門

Amazonで見る

Ｒで学ぶ最新データ解析

｢データマイニング入門｣を読み解く

大量データから分類・関係・潜在構造を発見する分析モデル。

豊田秀樹(著)東京図書(出版)

出版日2008/12/0508/12/05
頁数308 p.
参考文献数0 冊
被参考文献数1 冊

何をデザインする本？

大量データから分類・関係・潜在構造を発見する分析モデルのデザイン。

※AIによる生成（出典：版元ドットコム「データマイニング入門」内容紹介・目次）

02この本は、何を問い、どう答える？

問い: 人がすべてを読み切れないデータから、意思決定に役立つ規則やまとまりをどう見つけるか。

取り組み: ニューラルネット、決定木、自己組織化マップ、連関規則、クラスター、ベイジアンネットワーク、SVM、潜在意味解析を手法別に解説する。

主張: 目的変数の有無や求める知識の形に応じて手法を選び、未知データで検証することで、偶然のパターンと再利用できる知識を区別できる。

※AIによる生成（出典：版元ドットコム「データマイニング入門」内容紹介・目次）