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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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※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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- 出版社 オーム社
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- シリーズ 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
- 電子版配信開始日 2018/08/03
- ファイルサイズ 48.14 MB
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