近刊検索 デルタ

7月26日発売予定

株式会社オーム社

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
このエントリーをはてなブックマークに追加
内容紹介
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。
目次
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

※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを使用しています。

※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを利用しています。