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コース概要
メソッドのソース
- 人工知能
- 機械学習
- Statistics
- データのソース
データの前処理
- データのインポート/エクスポート
- データの探索と視覚化
- 次元削減
- 欠損値の処理
- Rパッケージ
データマイニングの主なタスク
- 大量のデータの自動または半自動分析
- これまで知られていなかった興味深いパターンを抽出する
- データレコードのグループ (クラスター分析)
- 異常なレコード (異常検出)
- 依存関係 (アソシエーションルールマイニング)
データマイニング
- 異常検知(外れ値・変化・逸脱検知)
- アソシエーションルールの学習(依存関係モデリング)
- クラスタリング
- 分類
- 回帰
- 要約
- 頻繁なパターンマイニング
- テキストマイニング
- ディシジョン ツリー
- 回帰
- Neural Networks
- シーケンスマイニング
- 頻繁なパターンマイニング
データ浚渫、データフィッシング、データスヌーピング
要求
Rの知識がある。
14 時間
お客様の声 (1)
very tailored to needs