既刊(1巻)

Rで学ぶデータサイエンス データマイニングの基礎から深層学習まで

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2,500
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!!  データマイニングとは,玉石混淆であるたくさんのデータから必要な情報を読み出す作業です。データマイニングの手法として理解しておく必要があるものには,比較的基本的な知識である回帰分析、主成分分析、判別分析等からクラスタリング、サポートベクターマシン(SVM)、ベイズ推定、ニューラルネットワークなどがあります。最近ではこれらの応用として、深層学習等についても解説します。 第I部 多変量解析 第1章 データマイニング 第2章 回帰分析 第3章 主成分分析 第4章 判別分析 第5章 クラスタリング 第II部 機械学習 第6章 機械学習 第7章 サポートベクターマシン 第8章 ベイジアンネットワーク 第9章 ニューラルネットワーク 第10章 自己組織化マップ 第11章 深層学習 参考文献
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あらすじ

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!!  データマイニングとは,玉石混淆であるたくさんのデータから必要な情報を読み出す作業です。データマイニングの手法として理解しておく必要があるものには,比較的基本的な知識である回帰分析、主成分分析、判別分析等からクラスタリング、サポートベクターマシン(SVM)、ベイズ推定、ニューラルネットワークなどがあります。最近ではこれらの応用として、深層学習等についても解説します。 第I部 多変量解析 第1章 データマイニング 第2章 回帰分析 第3章 主成分分析 第4章 判別分析 第5章 クラスタリング 第II部 機械学習 第6章 機械学習 第7章 サポートベクターマシン 第8章 ベイジアンネットワーク 第9章 ニューラルネットワーク 第10章 自己組織化マップ 第11章 深層学習 参考文献

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