出版社内容情報
フリー統計ソフトRを利用して、主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学ぶことができる。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
北 栄輔［キタ エイスケ］
著・文・その他
目次
第１部 多変量解析（データマイニング；回帰分析；主成分分析；判別分析；クラスタリング）
第２部 機械学習（機械学習；ニューラルネットワーク；サポートベクターマシン（ＳＶＭ）
ベイズ推定
自己組織化マップ
決定木
深層学習）
付録 Ｒの基礎及び解答
著者等紹介
北栄輔［キタエイスケ］
１９９１年名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程修了、工学博士、同助手。１９９９年名古屋大学情報文化学部助教授。２００３年名古屋大学大学院情報科学研究科助教授。２００７年名古屋大学大学院情報科学研究科准教授。２００９年名古屋大学大学院情報科学研究科教授。２０１０年神戸大学大学院システム情報学研究科客員教授。現在、名古屋大学大学院情報学研究科教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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