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セーフサーチについて

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目次

  • 1 データマイニングとは
    • 1.1 データマイニングの例
    • 1.2 データベースとデータウェアハウス
    • 1.3 扱う手法について
    • 1.4 Rについて
    • 1.5 まとめと展望
  • 2 Rによる基本統計量の計算
    • 2.1 Rでの計算
    • 2.2 基本的な統計量の計算
    • 2.3 Rと数値計算
    • 2.4 まとめと展望
  • 3 線形代数の基本
    • 3.1 行列
    • 3.2 行列の演算
    • 3.3 固有値と固有ベクトル
    • 3.4 Rを用いた行列の計算
    • 3.5 まとめと展望
  • 4 データの視覚化
    • 4.1 共分散と相関
    • 4.2 Rでのファイル処理
    • 4.3 グラフ
    • 4.4 まとめと展望
  • 5 主成分分析
    • 5.1 主成分分析の概要
    • 5.2 主成分の導出
    • 5.3 一般の場合
    • 5.4 2次元の場合の例
    • 5.5 まとめと展望
  • 6 回帰分析
    • 6.1 回帰分析
    • 6.2 重回帰分析
    • 6.3 予測の正確さ
    • 6.4 Rによるシミュレーション
    • 6.5 まとめと展望
  • 7 多次元尺度法
    • 7.1 尺度
    • 7.2 距離の公理
    • 7.3 多次元尺度法の概略
    • 7.4 2次元での例
    • 7.5 Rによるシミュレーション
    • 7.6 まとめと展望
  • 8 クラスター分析
    • 8.1 階層的クラスター分析
    • 8.2 Rによるシミュレーション
    • 8.3 非階層的クラスター分析
    • 8.4 Rによるシミュレーション
    • 8.5 まとめと展望
  • 9 アソシエーション分析
    • 9.1 POSシステム
    • 9.2 アソシエーションルール
    • 9.3 Rによるシミュレーション
    • 9.4 まとめと展望
  • 10 決定木
    • 10.1 木構造とデータの分割
    • 10.2 不純度とジニ係数
    • 10.3 Rによるシミュレーション
    • 10.4 まとめと展望
  • 11 ニュートラルネットワーク
    • 11.1 神経細胞の振る舞い
    • 11.2 ニューロンのモデル
    • 11.3 ニューロンの学習
    • 11.4 ニューラルネットワークの種類
    • 11.5 まとめ及び補足
  • 12 バックプロパゲーション
    • 12.1 モデルの拡張
    • 12.2 バックプロパゲーション
    • 12.3 汎化能力と過学習
    • 12.4 Rによるシミュレーション
    • 12.5 まとめと補足
  • 13 自己組織化マップ
    • 13.1 Hebb則
    • 13.2 自己組織化マップ
    • 13.3 Rによるシミュレーション
    • 13.4 まとめと展望
  • 14 テキストマイニング
    • 14.1 形態素解析
    • 14.2 Rを用いたテキストマイニング
    • 14.3 頻度ファイルに基づいた文書の分類
    • 14.4 まとめと展望
  • 15 まとめ
    • 15.1 知識発見のプロセスと前処理
    • 15.2 情報爆発とデータマイニング
    • 15.3 まとめと展望
  • 付録A Rのインストールと設定
    • A.1 Windows系OSの場合
    • A.2 Mac OS Ⅹの場合
    • A.3 主なコマンド