内容紹介
データからの知識発見「データマイニング」の手法がわかる！
情報処理学会編集の教科書シリーズの一巻。
本書は、大量のデータから有用な情報を発掘する技術である「データマイニング」について、基礎から高度な手法まで、そのアルゴリズムを例題を交えてていねいに解説したもの。対象データの質を良くする前処理やデータ変換、さらに評価についても言及。演習問題やその解説も充実させた。
このような方におすすめ
○情報工学系の学部生あるいは大学院生
○データ分析部門の企業内テキストとして
目次
主要目次
第1章 データマイニング入門
第2章 データマイニングの基礎的な手法
第3章 データマイニングの高度な手法
第4章 前処理・データ変換
第5章 知識の精度評価
第6章 データマイニングから知識発見へ
付録 Weka
詳細目次
第1章 データマイニング入門
1・1 データマイニングとは
1・2 知識発見のプロセス
1・3 データマイニングの実際
演習問題
第2章 データマイニングの基礎的な手法
2・1 決定木
2・2 ルール学習
2・3 ナイーブベイズ学習
2・4 最近傍法
2・5 相関ルール
演習問題
第3章 データマイニングの高度な手法
3・1 アンサンブル学習
3・2 クラスタリング
3・3 サポートベクトルマシン
3・4 帰納論理プログラミング
演習問題
第4章 前処理・データ変換
4・1 数値属性の離散化
4・2 属性選択
4・3 属性構築
4・4 事例選択
演習問題
第5章 知識の精度評価
5・1 誤差評価
5・2 統計学的検定
5・3 最小記述長
演習問題
第6章 データマイニングから知識発見へ
6・1 知識発見のプロセス：専門家との協調
6・2 アクティブマイニング
6・3 データマイニングのボトルネックならびに今後の展望
演習問題
付録 Weka
演習問題のヒント
参考文献
索引
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