Book/データマイニングの基礎 の変更点

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* データマイニングの基礎 [#e6199aca]
//1行目はタイトルとして目次ページに表示されます

#amazon(4274203484)
 @Book{jb:033:00,
  author =       "元田 浩 and 津本 周作 and 山口 高平 and 沼尾 正行",
  title =        "データマイニングの基礎",
  publisher =    "オーム社",
  year =         2006
 }
#amazon(,clear)

//ここには文献のリファレンスを書いてください．bibtex形式で書くことを推奨します．

* キーワード [#h68c2a55]

//ここにはキーワードを列挙してください．

データマイニング, 知識発見, 決定木, [[CART]], [[ID3]], 単純ベイズ, 最近傍法, 
相関ルール, [[Apriori]], アンサンブル学習, [[バギング]], ブースティング, 
ランダムフォレスト, クラスタリング, 凝集型階層的クラスタリング, 
k-means法, ファジィc-means法, 混合分布, EMアルゴリズム, [[SVM]], カーネル, 
帰納論理プログラミング, [[FOIL]], 数値属性の離散化, 特徴選択, 特徴抽出, 
事例選択, 交差確認, ブートストラップ, 検定, [[精度]], 再現率, ROC曲線, 多重比較, 
順位相関係数, 最尤推定, [[AIC]], [[MDL]], [[BIC]]

* メモ [#w171dd50]

//内容とかを簡単に書いてください

- データマイニングについて，初学者向き(学部3回〜修士1回)に書かれた本．現在，初学者には最も薦められる本だと思う．
- アルゴリズムの説明だけではなく，実際にデータから知識発見を行う過程を重視している点が特徴．そのため，アルゴリズムを適用する前の処理や，その後の結果の検証や検定についても非常に詳しい．特に，この分野の本で検定にこれだけ分量をさいて，マイニング・学習の結果に関連した検定手法をまとめた本は少ないと思う．
- 適用事例については多数を挙げるのではなく，医療データの解析例について，最後に前処理，解析，結果の検証と具体的な手順を一つ述べている．
- 本のページ数に対して非常に多くの方法が紹介されていて，これらを俯瞰するには最適．代表的な手法については丁寧な数値例が示されている．それ以外は概要なので，そういった手法があることが分かる程度．
- 本の性格上，アルゴリズムの手順については書かれているが，その背後の理論は省略．すなわち，アルゴズムの表面と中身はあるが，裏側はない．
なので，構造的損失最小化, バイアス-バリアンス, 再生核Hilbert空間などの背後の理論については書かれていない．

> -- しましま

* リンク集 [#u1442f96]

//サポートページなど関連リンクを書いてください．

//-[[サポートページ>http://example.com/]]
-[[GoogleScholarAll:データマイニングの基礎]]
-Amazon.co.jpへのリンク：&amazon(4274203484);