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内容説明
本書は、データマイニングとＫＤＤを、その母体である認知科学と統計学の観点から入門的に解説します。
目次
第１章 データマイニングとＫＤＤ
第２章 ニューラルネット
第３章 人工知能エンジン
第４章 自己組織化マップ
第５章 連関規則
終章 新しい旅立ち
著者等紹介
豊田秀樹［トヨダヒデキ］
１９６１年、東京生まれ。東京学芸大学大学院修士課程修了。東京大学大学院博士課程を経て、現在は早稲田大学文学部教授。教育学博士。１９９２年から一年間、イリノイ大学客員研究員。専門は心理教育測定、統計学。小学校教諭を夢見て教育学へ進んだが、どうすれば科学的にテストを運用できるかを研究するテスト理論に魅力を感じて統計学を応用する教育測定学の道へ。著書に『原因をさぐる統計学』（共著）『違いを見ぬく統計学』（共に講談社ブルーバックス）がある
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
KAZOO
72
かなり前に読んだ本の再読です。統計学といっていますがデータ・マイニングでそれこそ今はやりのビッグデータ分析の解析手法が説明されています。やっと日本でも本格的なマーケティング時代がやってきた感じがして人工知能とかロボットとか言ってマスコミをにぎわせていますが、この本はかなりむかしからそのような基本的なことを説明してくれています。2015/08/13
はにまる
2
長年の積読消化（笑）。ニューラルネット、決定木、自己組織化マップ、バスケット分析など、実際の分析例で説明し、数式を使った方が分かりやすければ数式を使って説明するという感じで、入門としてかなり分かりやすい。2023/10/01
takao
2
ふむ2023/03/26
T2C_
1
データマイニングについてザラッと。概要に始まり、NN、決定木、SOM、連関規則と続く。ブルーバックスの書籍らしく、言葉を多く繰り実例を示しながら、数式による理論的な裏打ちは必要最低限に扱う辺りが自分の読書スタイルにも合っていて好印象。データマイニングの限界も示しつつ、例えば偽札の判別、牛乳の販売個数予測、タイタニック号乗客の属性別の生死確率算出、ボストンの不動産価格予測、小売業界の業種や動物のポジショニング、温泉やウイスキーの規則発見などを扱っている。マイニング時の変数選定の参考になりそうで嬉しい。2016/05/09
ハンギ
1
2001年出版。データマイニングのマイニングとは鉱脈を探す事であるらしい。ただの情報の集まりが手を加える事で文字通りの価値のあるものになる。著者は心理学の研究者だそうだけど、ニューロコンピュータ、人工知能などの仕組みも統計や情報処理としても使えることを示したり、そういうスキームが家電にも使われていたそうだ。データマイニングが成功したかどうかは、手を加えたコスト以上の価値があるか、ということをボーダーにしている。具体的なやり方も載っているけど、あまり初心者にはとっつきやすくないし読みにくい。2013/08/09
