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データマイニング イントロダクション(著作権の問題を解決次第アップします) 決定木 計算機・数学系以外の人はP11-16のNP-hardの証明部分は飛ばして読んで下さい。 ナイーブベイズ アダブースト,クロスバリデーション 計算機・数学系以外の人はP16-23の理論的保証の部分は飛ばしても良いです 手書き文字データ、k-最近点分類 Fisherの線形判別、SVM P25-33 はSVMの実装の話なので、ライブラリを利用するのが目的の人は飛ばして下さい 非階層型クラスタリング:k-means, 自己組織化マップ 階層型クラスタリング:トップダウン、ボトムアップ 相関ルール PukiWiki 1.4.7 Copyright © 2001-2006 PukiWiki Developers Team. License is GPL. Based on "PukiWiki" 1.3 by yu-ji
レポート3について † ナイーブベイズでUSPSデータの予測をする問題は,現状のライブラリでは動かないことが判明しましたので,回答しなくて結構です. ↑ レポート4について † SVMのレポートの所,デフォルトでは回帰分類(regression)を行って数値予測をしてしまいます. 正しくクラス分類を行うために,モデルの作成の所は,以下の様に typeを追加してください. svm(training_data,training_class,type="C-classification", mode="〜") ↑
データベース基礎 リレーショナルデータモデル † リレーショナルデータモデルとは、表形式のデータおよび表の操作形態を集合論で表現したデータモデル 操作形態を代数演算を用いて表現する 例:学生の情報 一行目のsid,name,login,...が属性 一行が一つのデータになっている sidにより学生が一意に識別される 一つの列に階層がないことがフラットファイルとの違い より単純なRDB † リレーショナルデータモデル用語 テーブル:下のような表のこと。リレーションともいう タプル:行のこと 次数:属性の数 濃度:タプル数 例:テーブルタンパク質、Species 次数:属性prot_id,name,seq,species_idがあるので、4 濃度:タプルは4つあるので、4 species_idにより二つのテーブルがつながっている
ライブラリ † とはいえ、すべての点を1点1点描くという事は行わずライブラリを使います。 ライブラリとはよく使われる操作やクラスを、簡単に使えるようにしてまとめてあるもので。ある種言語の機能拡張です。 ここでは時系列グラフ、棒グラフ、パイチャートなどを描けるRuby用のライブラリGruffを利用して、グラフを描く ↑ Gruffの準備 † macportsをインストール http://trac.macosforge.org/projects/macports/browser/downloads/MacPorts-1.5.0 からMacPorts-1.5.0.10.5.dmgをダウンロード MacPorts-1.5.0.10.5.dmgをダブルクリック 箱のマークが出てきたらダブルクリックしてインストール MackPortsのコマンド群は「/opt/local/bin」というパスにイン
データベースを積極的に活用した高度なライフサイエンス情報解析教育に関する資料ページです。本サイトはライフサイエンス統合データベースプロジェクトの人材育成活動の一部としてお茶の水女子大学が担当し、実施しております。 行った講義・演習の資料を随時公開しています。講習会は、随時開講予定ですので、日程に関してはtogodb-info_AT_sel.is.ocha.ac.jpまで、お問い合わせ下さい。(_AT_は@に置き換えてください) イントロダクション † イントロダクション ↑ 講習・演習用テキスト † 本プロジェクトで講習に利用した資料を基に、独習用に情報を付け加え、公開している内容です。 DB高度利用者基礎 ネットワーク基礎 データベース基礎 現代遺伝学基礎 近日公開予定 DB高度利用者専門 データ解析の基礎 ネットワークを通じたライフサイエンスデータの利用 データマイニング技術 ↑
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