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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

主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!!
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

このような方におすすめ

○Rでデータマイニングを実行してみたい人
○データ分析部門の企業内テキストとして
  • 著者北　栄輔　著
  • 定価2,750 円（本体2,500 円＋税）
  • A5　224頁　2018/07発行
  • ISBN978-4-274-22254-2
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  • 概要
  • 主要目次
  • 詳細目次
　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。
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274222542/

正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています

まえがき
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　ニューラルネットワーク
第8章　サポートベクターマシン（SVM）
第9章　ベイズ推定
第10章　自己組織化マップ
第11章　決定木
第12章　深層学習
付録　Rの基礎及び解答
付録1　Windows環境へのRのインストール
付録2　Rの簡単な演算
付録3　問題の解答例
あとがき
参考文献
索引
まえがき
目次
第I部　多変量解析
第1章　データマイニング
1.1　データマイニングとは
1.2　多変量解析の考え方
1.3　第I部の読み方
第2章　回帰分析
2.1　回帰分析とは
2.2　あてはめ精度の評価方法
2.3　例題
2.4　問題
第3章　主成分分析
3.1　主成分分析とは
3.2　例題
3.3　問題
第4章　判別分析
4.1　判別分析とは
4.2　線形判別
4.3　非線形判別
4.4　例題
4.5　問題
第5章　クラスタリング
5.1　ラスタリングとは
5.2　階層的クラスタリング
5.3　k平均法
5.4　例題
5.5　問題

第II部　機械学習
第6章　機械学習
6.1　機械学習とは
6.2　人工知能と機械学習
6.3　機械学習と深層学習
第7章　ニューラルネットワーク
7.1　ニューラルネットワークとは
7.2　例題1（判別分析）
7.3　例題2（回帰分析）
7.4　問題
第8章　サポートベクターマシン（SVM）
8.1　サポートベクターマシンとは
8.2　例題1（判別分析）
8.3　例題2（回帰分析）
8.4　問題
第9章　ベイズ推定
9.1　ナイーブベイズ分類器
9.2　例題
9.3　問題
第10章　自己組織化マップ
10.1　自己組織化マップとは
10.2　題
10.3　問題
第11章　決定木
11.1　決定木とランダムフォレスト
11.2　例題1（判別分析）
11.3　例題2（回帰分析）
11.4　問題
第12章　深層学習
12.1　深層学習とは
12.2　例題
12.3　問題

付録　Rの基礎及び解答
付録1　Windows環境へのRのインストール
付録2　Rの簡単な演算
付録3　問題の解答例
あとがき
参考文献
索引