データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
私がチャレンジしたSBMデータマイニング
3. 自己紹介(1) 筑波大の 筑波大のM1の学生 専門は 専門はHPC ・クラスタコンピューティング ・スーパーコンピュータ ・グリッドコンピューティング テーマの例 ・簡便にボランティアコンピューティングを実現するためのフレームワーク ・仮想マシンを用いた分散システムの耐故障性評価環境 etc…… 2008年7月12日 SBM研究会 3 4. 自己紹介(2) 物作りが大好き 物作りが大好き りが大好 ・いろいろ作った いろいろ作 最近だとひらめいった だとひらめいったー ・最近だとひらめいったーとか 学部3 (2年前 年前) ・学部3年(2年前)の時に SBMにハマる SBMにハマる 今回の 今回の話 2008年7月12日 SBM研究会 4 5. 自己紹介(3) with はてブ はてブ 主に使うSBMははてブ ブログのブクマ数 = 794 サービスの置いてあるアドレスのブクマ数 =
データマイニング講座 第1章CRMとデータマイニングの必要性
この講座は、パソコンユーザーレベルのITスキルとマーケティングの初歩の知識を持ち合わせているビジネス層の読者を対象に、マーケティング活動でデータマイニングがどのように役立つかを分かりやすく説明することを目的としています。第1章ではデータマイニングをCRMの枠組みの中でとらえ、オペレーショナルCRMとアナリティカルCRMの違いを示すことによりCRMの定義を明確に与えて、データマイニングに関する理解を深めます。次回以降、分析アルゴリズムや要求されるシステム環境などより具体的な議論を行い、最先端の事例を紹介しながらデータマイニングの全貌を明らかにしてまいります。 1.顧客育成のためのCRMを実現するには CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）とは、顧客との関係を長期的に改善、維持することにより企業の収益を最大化するという経営戦略です。ここでは顧客
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Amazon.co.jp: 入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック: Matthew A. Russell (著), 奥野陽（監訳） (翻訳), 佐藤敏紀（監訳） (翻訳), 瀬戸口光宏（監訳） (翻訳), 原川浩一（監訳） (翻訳), 水野貴明（監訳） (翻訳), 長尾高弘 (翻訳): 本
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