DataMining をテンプレートにして作成

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*データマイニング DM｜Data Mining ~ データマイニング（Data mining：DM）とは、大量のデータに様... 歴史的には、1980年代にリレーショナル型データベース（昨今... 1990年代以降、データ量の爆発的増大に伴って、ビッグデータ... マイニングの元の意味は「地中の鉱物などを掘り出すこと。採... ~ ***CONTENTS #contents2_1 ~ **解析手法 ***頻出パターン抽出 -高頻度で発生する特徴的なパターンを見つける -クラスタリングと並ぶ「教師なし学習」の代表 -相関ルール抽出　＞　[[Google:おむつとビール]] ~ ***分類（クラス分類） -クラス(class)とは、分野、類、部類、種類のこと -与えられたデータに対応するカテゴリを予測する -入力されたデータに、事前に決まっている分類名を付与する手法 -例えば、写真に写ったものが犬なのか猫なのか人間なのかを判... -機械学習のタイプとしては「教師あり学習」 -ベイズ分類器、 決定木・・ ~ ***回帰分析 -与えられたデータに対応する実数値を予測する -目的変数Y と説明変数X の間にモデルを当てはめる -機械学習のタイプとしては「教師あり学習」 -線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトル回帰 ~ ***クラスタリング -クラスタ(Cluster)とは、群れ、集団、一団 -与えられたデータの集合をクラスタに分ける -分け方は事前に指示するのではなく、データからその一団を見... -機械学習のタイプとしては「教師なし学習」 -階層的手法 (hierarchical method) 　例）最短距離法 -非階層的手法 (non-hierarchical method) 　例）k-means法な... ~ ~ **APPENDIX ***関連ページ -[[DataScience]] -[[ArtificialIntelligence]] -[[ArtificialIntelligence/Links]] -[[Data]] -[[Statistics]] -[[DataVisualization]] -[[MachineLearning]] --[[DecisionTree]] --[[k-means]] --[[LinearRegression]] --[[LogisticRegression]] --[[NeuralNetwork]] --[[PrincipalComponentAnalysis>Statistics/PCA]] --[[MultipleCorrespondenceAnalysis>Statistics/MCA]] --[[RandomForest]] --[[SupportVectorMachine]] //-[[DataMining]] -[[Python]] --[[Pandas]] --[[scikit-learn]] -[[GoogleColaboratory]] -[[Orange]] -[[OpenData]] -[[DataScience/SubMenu]] ~ ~ ~

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*データマイニング DM｜Data Mining ~ データマイニング（Data mining：DM）とは、大量のデータに様... 歴史的には、1980年代にリレーショナル型データベース（昨今... 1990年代以降、データ量の爆発的増大に伴って、ビッグデータ... マイニングの元の意味は「地中の鉱物などを掘り出すこと。採... ~ ***CONTENTS #contents2_1 ~ **解析手法 ***頻出パターン抽出 -高頻度で発生する特徴的なパターンを見つける -クラスタリングと並ぶ「教師なし学習」の代表 -相関ルール抽出　＞　[[Google:おむつとビール]] ~ ***分類（クラス分類） -クラス(class)とは、分野、類、部類、種類のこと -与えられたデータに対応するカテゴリを予測する -入力されたデータに、事前に決まっている分類名を付与する手法 -例えば、写真に写ったものが犬なのか猫なのか人間なのかを判... -機械学習のタイプとしては「教師あり学習」 -ベイズ分類器、 決定木・・ ~ ***回帰分析 -与えられたデータに対応する実数値を予測する -目的変数Y と説明変数X の間にモデルを当てはめる -機械学習のタイプとしては「教師あり学習」 -線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトル回帰 ~ ***クラスタリング -クラスタ(Cluster)とは、群れ、集団、一団 -与えられたデータの集合をクラスタに分ける -分け方は事前に指示するのではなく、データからその一団を見... -機械学習のタイプとしては「教師なし学習」 -階層的手法 (hierarchical method) 　例）最短距離法 -非階層的手法 (non-hierarchical method) 　例）k-means法な... ~ ~ **APPENDIX ***関連ページ -[[DataScience]] -[[ArtificialIntelligence]] -[[ArtificialIntelligence/Links]] -[[Data]] -[[Statistics]] -[[DataVisualization]] -[[MachineLearning]] --[[DecisionTree]] --[[k-means]] --[[LinearRegression]] --[[LogisticRegression]] --[[NeuralNetwork]] --[[PrincipalComponentAnalysis>Statistics/PCA]] --[[MultipleCorrespondenceAnalysis>Statistics/MCA]] --[[RandomForest]] --[[SupportVectorMachine]] //-[[DataMining]] -[[Python]] --[[Pandas]] --[[scikit-learn]] -[[GoogleColaboratory]] -[[Orange]] -[[OpenData]] -[[DataScience/SubMenu]] ~ ~ ~

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