データマイニング の 参考書

HTMLで 書くのは あまりにも しんどい。
右寄せに ならない。

昨晩と 今朝 起床時 血糖値の比較 です。
昨晩 多かった ブドウ糖の 量が
大幅に 減っている。

日付 寝る前 起床時 降下量
 2日 258 126 132
 3日 260  77 183
 4日 152  93 59
 5日 197 112 85
6日 221  94 127
 7日 226 129 97
 8日 204
116
88
 9日 222
131
91
10日 318
159
159
11日 160
164
-4


●7月3日放送 NHKの クローズアップ現代
  番組趣旨より
今、統計学がブームを巻き起こしている。出版界では入門書が5か月で26万部の大ヒット。都心の書店では統計学コーナーまで設置され、公開講座にはビジネスマンを中心とした受講生が殺到。そして、統計学を使いこなす「データサイエンティスト」と呼ばれる専門職は「最もセクシーな(魅力的な)職業」だとして、多くの企業から引く手あまたの状況だ。一体、人々は何を統計学に求めるのか。それは、あふれる情報の海から確かな指針を探し出す力。ビッグデータ時代と言われるが、情報には偏りやノイズがつきもので、そのままではただの「ゴミ」でしかない。データ分析から知られざる事実を解明し、未来を予測するには統計学のスキルが不可欠なのだという。さらにビジネスだけでなく、多くの人にとっても統計学的な考え方「統計リテラシー」が必要だという。人々が身につけたいと願う統計学の威力と、そこで必要とされる考え方のエッセンスを探る。

【手法】

 

 主成分分析(PCA)、コレスポンデンス分析(CA

 ニューラルネットワーク、SOM (self organization map)

 階層型クラスタリング、k-means、ファジークラスタリング

 ハイブリッドクラスタリング、ニューラルクラスタリング

 決定木、判別分析

 関連解析(アソシエーション分析)

 線形回帰、多変量線形回帰、一般線形モデル

 正則化回帰(リッジ回帰、LASSOLARS

 PLS (partial least squares)

 ロバスト回帰

 ロジスティック回帰、PLSロジスティック回帰

 一般化線形モデル

 ポアソン回帰

 一般化加法モデル

 ナイーブベイズ、ベイジアンネットワーク

 SVM (support vector machine)

 遺伝的アルゴリズム

  ブートストラップとアンサンブル法

 バッギング、ブースティング


データマイニング の 参考書
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