データマイニング入門―Rで学ぶ最新データ解析

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  • サイズ B5判/ページ数 308p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784489020452
  • NDC分類 417
  • Cコード C0040

目次

第1章 データマイニングとは
第2章 ニューラルネット
第3章 人工知能エンジンと決定木
第4章 自己組織化マップ
第5章 連関規則
第6章 クラスター分析
第7章 ベイジアンネットワーク
第8章 サポートベクターマシン
第9章 潜在意味解析

著者等紹介

豊田秀樹[トヨダヒデキ]
1961年東京都に生まれる。1989年東京大学大学院教育学研究科(教育学博士)、日本行動計量学会優秀賞(1995年)、日本心理学会優秀論文賞(2002年、2005年)受賞。イリノイ大学心理学部客員研究員などを経て、早稲田大学文学学術院教授。専門は心理統計学、マーケティングサイエンス(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

kaizen@名古屋de朝活読書会

21
#説明歌 初めてのRには良い手順だねMac, Linux対応qiita。 説明がWindows用のため、Macintosh, Linuxの対応をqiitaに記録しました。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e8417310129c2425af592018/01/19

youkari117

8
ニューラルネットや決定木、クラスター分析から潜在意味解析まで、広く浅く8つのデータ分析手法を学べる(噛れる)本です。それぞれの項目が理論編と実践編(R言語)で構成されており、各手法の概略を掴むのに適しています。理論編は"分かる人には分かる"説明になっている箇所が多々あり(特にブルーバックス時から加筆された7~9章)、実践編も他書で事前にR言語を噛ってからの方が良いと思いますが、総合的には良書です。2019/06/22

konomichi

4
年末に、某氏からオススメされた、データマイニング初学者向けの入門書。とはいえ、数学的言葉のオンパレードなのに、さらっと解説してるので、難易度は高い。読んだ、というより、とりあえず、ざっと目を通したレベル。実際にRを動かしながら、これから2周めに突入の予定。 というわけで、この分野をざっくり概観したいと考えている忠臣蔵ファンの方向け(謎)。2016/01/08

hayataka

2
データマイニングの基本的なメソッドを理論から実践まで易しく解説してある。理論では高度な数学を用いていないが、概要だけ分かればいいといった解説ではない。適度に数式を織り交ぜている。一方、R言語を利用した演習を通じて、実践的な力も身につける事が可能。尚、扱っているメソッドは以下の通り。①ニューラルネットワーク、②決定木、③連関規則、④クラスタ分析、⑤サポートベクターマシン、⑥ベイジアンネットワーク、⑦潜在意味解析

yyhhyy

2
自己組織化マップやベイジアンネットワークなどマイニング系のRについて書いてある書籍は少ない。 他で、理論的なことやRそのものの使い方を覚えてから次のステップ用という気がしました。2014/07/13

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