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データマイニング - 基礎と応用 - cover

データマイニング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

データ マイニングとは
 
データ マイニングは、機械学習、統計分析、 およびデータベース管理システム。 データ マイニングは、データ セットから情報を抽出し、その情報をその後の応用のために理解可能な構造に変換するという包括的な目標を持つ、コンピューター サイエンスと統計の学際的な主題です。 「データベースにおける知識発見」(「KDD」としても知られる)方法には、「データマイニング」として知られる分析ステップが含まれています。 生の分析のフェーズに加えて、データベース管理とデータ管理、データの前処理、モデルと推論の考慮事項、面白さの尺度、複雑さの考慮事項、新しく発見された構造の後処理、視覚化、オンライン更新の側面も含まれます。
 
どのようなメリットが得られるか
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: データ マイニング
 
第 2 章: 機械学習
 
第 3 章: テキスト マイニング
 
第 4 章: 相関ルール学習
 
第 5 章: コンセプト ドリフト
 
第 6 章: Weka (ソフトウェア)
 
第 7 章: 知識発見とデータ マイニングに関する特別関心グループ
 
第 8 章: 教育データ マイニング
 
第 9 章: ソーシャル メディア マイニング
 
第 10 章: 機械学習の概要
 
(II) データ マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのデータ マイニングの実際の使用例。
 
(IV) データ マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 データマイニングの概要。
 
 
Verfügbar seit: 05.07.2023.
Drucklänge: 132 Seiten.

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    衝突検出とは
     
    衝突検出は、2 つ以上の空間オブジェクト (通常はコンピュータ グラフィックス オブジェクト) の交差を検出する計算問題です。これは、主にコンピュータ グラフィックス、コンピュータ ゲーム、コンピュータ シミュレーション、ロボット工学、計算物理学など、さまざまなコンピューティング分野に応用されています。衝突検出は、計算幾何学の古典的な問題です。衝突検出アルゴリズムは、2d 空間オブジェクトに対する操作と 3d 空間オブジェクトに対する操作に分けられます。
     
    メリット
     
    (i) 以下に関する洞察と検証トピック:
     
    第 1 章: 衝突検出
     
    第 2 章: レイ トレーシング (グラフィックス)
     
    第 3 章: バイナリ空間分割
     
    第 3 章4: 重心
     
    第 5 章: 分岐と境界
     
    第 6 章: 消失点
     
    第 7 章: 四分木
     
    第 8 章: 境界ボリューム
     
    第 9 章: サイクル検出
     
    第 10 章: ラインの配置
     
    (ii) 衝突検出に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) さまざまな分野での衝突検出の使用例の実例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の衝突検出に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
     
     
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    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: コンピュータ囲碁
     
    第 2 章: 囲碁 (ゲーム)
     
    第 3 章: ゲーム 複雑さ
     
    第 4 章: モンテカルロ木探索
     
    第 5 章: Google DeepMind
     
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    第 9 章: AlphaZero
     
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    (II) 公開トップへの回答 コンピュータ囲碁に関する質問。
     
    (III) 多くの分野でのコンピュータ囲碁の実際の使用例。
     
    (IV) それぞれの分野で 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家 および、あらゆる種類のコンピュータに関する基本的な知識や情報をさらに詳しく知りたい人は、次のことを行ってください。
     
     
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    ランダムな最適化 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ランダム最適化とは
     
    ランダム最適化 (ro とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ランダム最適化
     
    第 2 章: 数学的最適化
     
    第 3 章: 勾配
     
    第 4 章: 連続関数
     
    第 5 章: 微分可能関数
     
    第 6 章: 正規分布
     
    第 7 章: 進化戦略
     
    第 8 章: 単峰性
     
    第 9 章: 極限 (数学)
     
    第 10 章: 確率分布
     
    (ii) ランダムに関する一般のよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野でランダム最適化を使用する実際の例。
     
    (iv) 各業界で導入すべき 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ランダム最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。
     
     
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