データマイニング - Wikipedia - The Diigo Meta page

• 07 Dec 12
  

  shellfrozen
  • 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
  • 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
  • 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

  • クラス分類は与えられたデータに対応するカテゴリを予測する問題。

     
     
    • 代表的な手法：単純ベイズ分類器, 決定木, サポートベクターマシン 
       
      • 例：薬品の化合物のデータから，その化合物に薬効がある・ないといったカテゴリを予測

  • 与えられたデータに対応する実数値を予測する問題

     
     
    • 代表的な手法：線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトル回帰 
       
      • 例：曜日、降水確率、今日の売上げなどのデータを元に、明日の売上げという実数値データを予測

  • データの集合をクラスタと呼ぶグループに分ける。クラスタとは、同じクラスタのデータならば互いに似ていて、違うクラスタならば似ていないようなデータの集まり。

     
     
    • データ・クラスタリングを参照 
       
      • 例：Webの閲覧パターンのデータから、類似したものをまとめることで、閲覧の傾向が同じ利用者のグループを発見する。

  4 more annotations...

• 30 Nov 11
  

  nkmry .

  data mining machine learning knowledge discovery AI

  • 英語では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。
  • 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、自明でない情報をデータから抽出すること」^[1]、「データの巨大集合やデータベースから有用な情報を抽出する技術体系」^[2]などがある。 データマイニングは、通常はデータの解析に関する用語として用いられるが、人工知能という用語などと同様、包括的な用語であり、様々な文脈において多様な意味で用いられる。
• 10 Aug 06
  

  Tsuyoshi

  bi

Would you like to comment?

Join Diigo for a free account, or sign in if you are already a member.