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

北栄輔

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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

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: オーム社
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2018年08月03日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 98MB