データ分析とマイニング
2024-10-22 16:19:19 0 報告
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このマインドマップは「データ分析とマイニング」の概要を示しています。データ分析の基本概念から始まり、機能分類としてデータマイニング手法を詳細に説明しています。具体的には、分類とクラスタリング、予測と回帰、時系列分析、関連ルールと偏差検出などの手法が含まれます。また、統計分析では主成分分析と因子分析が取り上げられています。さらに、機械学習の分野では決定木やベイズ、遺伝アルゴリズムが紹介され、深層学習においては畳み込みニューラルネットワークやRBNが解説されています。関連技術としてはMahout、Spark Mlib、TensorFlowがあり、プラットフォームにはDASやPAIが含まれています。
著者の他の作品
概要/内容
基本的な概念
機能分類
共通するデータマイニング手法
分類＆クラスタリング
予測＆回帰
時系列分析
関連ルール＆偏差検出
······
統計分析
主成分分析
因子分析
機械学習
決定木
ベイズ
遗传アルゴリズム
······
深層学習
畳み込みニューラルネットワーク
RBN
ディービーエヌ
······
関連技術
Mahout
Spark Mlib
TensorFlow
プラットフォーム
DAS
PAI
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