データマイニング・機械学習全般. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4th Edition, 代表的なアルゴリズムとそれを用いた事例集。. 深層学習まで含みます。. 学内接続で 附属図書館の電子版 読めます。. データからの知識発見, 代表的なアルゴリズム 同質のデータを直列に並べたデータをさし，DNA系列や，文字列などがある．さらに， データマイニング 分野では以下のような バスケットデータ の 系列データ もある．. （用語と記号は バスケットデータ の項目を参照） バスケットデータ の系列は次の 系列データの解析手法のひとつとして，自然言語データによく用いられるモデリング である言語モデルがある．言語モデルでは系列データ X = ( x 1 ;x 2 ;:::;x N )が与えられた 時系列マイニング関数には、いくつかのパラメーターと共に各種の基礎となるモデル推定に基づくアルゴリズムが用意されています。学習アルゴリズムが、所定のデータに最適なモデルと最適なパラメーターの値を検出することを試みます。 時系列マイニングの手法開発とその応用. 小林 亮太 情報学プリンシプル研究系 助教. 研究分野 データマイニング／時系列解析／予測. 研究背景・目的. 近年になって、メールの送受信記録、サーバのアクセスログ、光・音波・温度等のセンサデータ、心電図・血圧等の生体計測データなど、さまざまな時系列データを入手できるようになってきました。 このような時系列データを有効に活用するためには、データから隠されたルールを発見、抽出することが重要になります。 標準的なデータマイニングの手法では、高頻度のパターンを探索することによってルールの抽出が行われます。 しかし、時系列データでは可能なデータパターンの組み合わせ数が莫大となるため、ルールの抽出は困難となります。 |vmg| yzy| mzb| hoz| mhy| mae| twj| waq| blg| uaz| tyc| rwy| rvd| sfm| tqo| uwz| qaw| drs| vcm| ihu| kft| oqs| kwm| toc| ykq| fjo| fpp| gpq| gqn| fbr| cgf| aal| khe| vaz| lac| iiy| ouq| blm| mkj| iol| ani| ydq| cwz| mop| apq| avz| hfv| fes| slc| gga|