分析技術とビジネスインテリジェンス
20128月3 Python：決定木の作成 Pythonを用いたデータマイニング事例として決定木の作成をまとめる。 これまでの事例は、ある変数とある変数の一対関係が中心だった。それに対し本手法は、ある目的変数に対し複数の説明変数がどのように組み合わさった関係があるのかを探索するための手法である。 決定木の強み•弱みは以下のページが参考になる。 http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 上記ページはpythonのデータマイニングライブラリのscikit-learnのもので、 機能の多様さでいえばこれが一番良さそうに感じる。 ただし、結果の可視化方法まで含めた調査がスムースにいかなかったため、 機能の数はやや劣るが内容は十分にあるOrangeライブラリを用いた例を紹介したい。 scikit-learnは精度勝負の時には自由度と種類があ
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
データマイニング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
データマイニング (data mining)† すでに蓄積されている大量のデータから興味深く再利用可能な規則性を見つけ出すこと． Book/Advances in Knowledge Discovery and Data Mining では，狭義には，知識発見の中でデータのパターンを見つけるアルゴリズムのこととされる．しかし，最近ではこのプロセス全体を指すことが多い． 統計的推定などとの違いは，文献3の見方が興味深いと思う． 推定や学習では，正当性(Validity)，有効性(Effectiveness)，効率性(Efficiency)の三つの軸をとりあげ，それぞれを重視する研究が 統計，機械学習(人工知能)，データベース の各分野になっているのではないかと指摘している． 実際のデータへの適用にはどの軸も大切で，バランスをとろうと心がけることがデータマイニングの特徴といえると思う．-- し
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
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Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
