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統計学(Excel、SPSS、JMP、医療・看護)

『データマイニング入門−Rで学ぶ最新データ解析
豊田秀樹 編著

目 次

序
著者紹介
プロローグ

第1章 データマイニングとは
   §1.1 統計学の憂鬱
   §1.2 データマイニング
   §1.3 データ解析の新しい流れ
   §1.4 データウェアハウス
   §1.5 データマイニングと統計解析環境R 
   §1.6 コピーレフト,オープンソース,そしてR 
   §1.7 R ことはじめ
第2章 ニューラルネット
   §2.1 神経回路のモデル化
   §2.2 偽札を見分ける
   §2.3 ニューラルネットによる在庫管理
   §2.4 さまざまなオプション
   §2.5 R によるニューラルネット
第3章 人工知能エンジンと決定木
   §3.1 人工知能と機械学習
   §3.2 タイタニックの運命
   §3.3 モデルの系譜・発展
   §3.4 偽札データ再考
   §3.5 不動産の鑑定
   §3.6 R による決定木
第4章 自己組織化マップ
   §4.1 コホーネンネット
   §4.2 数理モデル
   §4.3 小売業のポジショニングマップ
   §4.4 カクテルマップ
   §4.5 決定木との連動
   §4.6 R による自己組織化マップ
第5章 連関規則
   §5.1 同時確率/条件付き確率
   §5.2 温泉の効能の連関規則
   §5.3 シングルモルトの特徴
   §5.4 「ことわざ」を創る! 
   §5.5 R による連関規則の発見
第6章 クラスター分析
   §6.1 階層的クラスター分析
   §6.2 非階層的クラスター分析
   §6.3 R によるクラスター分析
第7章 ベイジアンネットワーク
   §7.1 ベイジアンネットワークとは? 
   §7.2 ベイズ統計学
   §7.3 ベイジアンネットワークモデル
   §7.4 低出生体重児に関する医療データの分析
   §7.5 R によるベイジアンネットワーク
第8章 サポートベクターマシン
   §8.1 パーセプトロンの限界
   §8.2 線形SVM
   §8.3 非線形SVM 
   §8.4 分析例−偽札データ−
   §8.5 スパムメールの判別−カーネル選択− 
   §8.6 文献案内
   §8.7 R によるサポートベクターマシン
第9章 潜在意味解析
   §9.1 潜在意味解析とは
   §9.2 語句の検索,意味の探索
   §9.3 LSA が拓く可能性
   §9.4 LSA の実際
   §9.5 R による潜在意味解析
   
付  録
文  献
索  引


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