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資料情報
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No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
1 |
元町 | 3012357301 | 417/ヨ/ | 図書室 | 4B | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1006400134867 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
よくわかる多変量解析の基本と仕組み 巨大データベースの分析手法入門 How‐nual図解入門 |
書名ヨミ |
ヨク ワカル タヘンリョウ カイセキ ノ キホン ト シクミ |
著者名 |
山口 和範/著
|
著者名ヨミ |
ヤマグチ カズノリ |
著者名 |
高橋 淳一/著 |
著者名ヨミ |
タカハシ ジュンイチ |
著者名 |
竹内 光悦/著 |
著者名ヨミ |
タケウチ アキノブ |
出版者 |
秀和システム
|
出版年月 |
2004.6 |
ページ数 |
239p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
417
|
分類記号 |
417
|
ISBN |
4-7980-0792-7 |
内容紹介 |
グローバルで情報があふれる時代に特に重要視される、客観的なデータに基づく分析力。適切な分析手法の選択のために、データマイニングのツールとしてよく使われている多変量解析手法をやさしく解説する。 |
著者紹介 |
1962年佐賀県生まれ。立教大学社会学部教授。 |
件名 |
多変量解析 |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)内容紹介 |
データマイニングのツールとしてよく使われている多変量解析手法をやさしく解説。 |
(他の紹介)目次 |
統計的なものの見方―データを見る心得 基本統計量 回帰分析と判別分析 主成分分析と因子分析 クラスター分析と潜在クラス分析 アソシエーションルール 決定木・回帰木 ニューラルネットワークモデル 自己組織化マップ 記憶ベース推論 サポートベクターマシン クロスバリデーションとモデルの評価 |
(他の紹介)著者紹介 |
山口 和範 1962年佐賀県生まれ。1990年九州大学大学院総合理工学研究科単位取得後退学。学位は理学博士。現職は立教大学社会学部教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 高橋 淳一 1969年東京都生まれ。2002年立教大学大学院社会学研究科修了。学位は社会学修士、理学士。現職は株式会社オリエントコーポレーションデータマーケティング室にてデータマイニング業務に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 竹内 光悦 1973年鹿児島県生まれ。2001年鹿児島大学大学院理工学研究科博士後期課程修了。学位は博士(理学)。現職は実践女子大学人間社会学部専任講師(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表
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