データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - 『企業成長の方程式 ― AIDグロースコミットによる成長戦略』
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
私のブックマーク「Web構造マイニングとWeb視覚化」
１．はじめに Webデータにおけるパターン発見をデータマイニング技術を用いて行なうこと をWebマイニングと呼ぶ。Webマイニングは、自然言語処理や機械学習、データ マイニングなどの人工知能の分野にとどまらず、情報検索やデータベースなど 幅広い分野と関連する複合的な研究分野である。 注目するWebデータの種類によって、Webマイニングは以下の3つに分類される。 1) Webページのコンテンツに注目し、自然言語処理やデータベースのアプローチを用いて、 テキストマイニングによる情報抽出や半構造データにおける検索のモデル化などを 目指すWeb内容マイニング 2) Webページ間を結ぶハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に注目し、 関連ページの発見や重要ページのランキング、グラフ構造のモデル化などを 目指すWeb構造マイニング 3) Webページの閲覧によって生じる(サーバー側やクライアント
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