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データマイニング(英語: data mining)とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク(heuristic、発見的)な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases(データベースからの知識発見)の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。 定義[編集] データマイニングの定義としては、「明示されておらず今まで知られていなかったが、役立つ可能性があり、かつ、自明で
By: Jeff Schneider, Mary Soon Lee, Andrew Moore Description: A tutorial on using the Windows Vizier software, which provides a GUI for doing fast and autonomous locally weighted learning and nearest neighbor style learning. The Vizier software itself is available for free download at http://www.cs.cmu.edu/~awm/vizier, where you will find more details. Description: This is a link to the Auton Codin
『livedoor グルメ』の根岸です。今日はlivedoor グルメにも実装されている「リコメンド(=お勧め)」機能の話です。 マクドナルドの「ご一緒にポテトもいかがですか?」という店員の接客コメントは、誰もが知っている典型的な決まり文句ですよね。でも、誰にでもポテトをオススメするのは、芸がない。「俺はイモが嫌いなんだ!」っていう人だって絶対にいます。 インターネットでOne-to-Oneマーケティングの時代になると、ユーザーの動向を分析し、各ユーザーごとに興味を持ちそうな商品を予想して、お勧めするようになりました。たとえば、『Amazon』にログインして「マイストア」を選ぶと、それまでの購買履歴をもとにお勧め商品がリストアップされます。 僕のマイストアだと、 『笑う大天使(ミカエル)』 『ウォーターボーイズ』 『リンダリンダリンダ』 などのDVDが、リストアップされています。上記はいず
Wekaの日本語情報 データマイニングツールWekaに関する日本語による情報.データマイニングツールとしての使い方なども紹介していきます. weka-jpでは,データマイニングツールWeka*の使い方に関する日本語での情報を提供していきます. Wekaはニュージーランドのワイカト大学において開発されたデータマイニングツールで,分類学習やクラスタリング,相関ルール生成のみならず,データの前処理や視覚化に関する機能も含む統合型ツールです. Wekaに実装された機械学習やクラスタリングのアルゴリズムは他のツールとAPIやCLIを通して利用可能であるため,多くのツールでライブラリとして利用されています. 本サイトでは,利用方法に関する解説記事を作成し,公開する予定です. 記事の作成に関して,より多くの方にご協力を頂きたいと考えております. 更新履歴 2023年11月1日:Weka関連リンクのページ
Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks. It contains tools for data preparation, classification, regression, clustering, association rules mining, and visualization. Found only on the islands of New Zealand, the Weka is a flightless bird with an inquisitive nature. The name is pronounced like this, and the bird sounds like this. Weka is open source software issued
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
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "OLAP" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2022年8月) OLAP(オーラップ[1])は、複雑で分析的な問い合わせに素早く回答を行う方法。ビジネスインテリジェンス[注釈 1]と呼ばれるより大きなカテゴリに属している。 OLAPの典型的な用途は売上報告、市場分析、経営報告、ビジネス業績管理(BPM)、予算作成、計画作成、財務諸表作成などである。OnLine Analytical Processingの頭文字を略した語[2]であり、日本語ではオンライン分析処理[1]もしくは多次元分析[2]とも呼ばれる。 OLAPの主な特徴は
今回のアクセスは 回目 です。 (Since June 26, 2001) version 2.13.1 がリリースされました CRAN のWebサイト http://www.r-project.org/ で最新 情報を入手できます。 Rとは? R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)です. RはSに操作環境などが良く似ており, Sで動作するものはRでもほとんど変更なしに動作します. R はSのクローンのフリーウェアと捉えられがち(私もそう思っていた)ですが, 全くのクローンではなく(もちろん完全なクローンを目指しているわけでもありません),内部的な構成などはSとは全く違います. 詳細は R FAQの 3.3 What are the differences between R and S? を参照して下さい. S は AT & T ベル研
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テキストマイニングを使う技術/作る技術 2006-12-28-3 [BookReview] テキストマイニングの分野で有名なIBMの那須川哲哉氏による入門書。 全編具体的で分かりやすい。 ■那須川哲哉 / テキストマイニングを使う技術/作る技術 -基礎技術と適用事例から導く本質と活用法 テキストマイニングというと、ブログや掲示板での特定の何かの評判情報 検索など、近年その活躍の場が一般ユーザの目に付くところまで広がって 来ている。 この本はテキストマイニングを支える技術、事例紹介、技術以外の側面 (運用など)はもちろん、「テキストマイニングとは何か」ということ についても初心者にも分かりやすいよう、かなり丁寧に解説されている。 一番重要なポイントが最初の方で述べられてる。これ、大切。 [...]テキストマイニングというものは、あくまで人間が膨大な文書データ を有効活用するためのツールであり
2007/02/07 マイクロソフトは2月7日、「Excel 2007」で高度なデータマイニングを実現するアドイン「SQL Server 2005 Data Mining Add-ins for Office system 日本語版」の無償提供を2月13日に開始すると発表した。データマイニングの知識がなくてもExcel 2007上でクリックするだけでデータの分析ができるという。 Data Mining Add-insはSQL Server 2005のデータ分析エンジン「Analysis Services」をExcel 2007から利用可能にする。複雑な準備が必要な通常のデータマイニングと異なり、Excel上で対象のデータを選択し、機能ボタンをクリックするだけでデータマイニングを実行し、結果を得られる。 標準では6つの分析機能がある。過去の実績から将来の予測値を出す機能や、類似の属性を持つ行
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