第14回 データマイニング：乱択法とハッシュ法 第15回 総合評価（総括とまとめ） [教育方法] 講義の概要資料をPowerPointを利用して電子的に作成し，ホームページから配布する ・講義後半のデータマイニングの部分は，講義資料は英文資料を用いて，レポート
造データからの部分構造の発見に興味があるので，上のXML データから属性とテキスト値を除去した． 以上の加工を施して得られた11MB のXML ファイルを 実験データとして用いる．対応するデータ木の大きさは 1,056,223(nodes) であり，異なるラベル数は31 個で C. J. Date: An Introduction to Database Systems (8th Ed), Addison-Wesley, 2003. Abraham Silberschatz, Peter Baer Galvin, Greg Gagne: Operating System Concepts, 7th Edition, 2005. 徳永 健伸：情報検索と言語処理，東京大学出版会，1999． データマイニング 近年はデータマイニングへの 視覚化手法の応用が注目されてきつつある。 例えば IEEE Computer Graphics and Applications誌の 1999年9/10月号は 「Visual Data Mining」の特集であった。 授業概要（シラバス） Addison Wesley, 2006. [3] Raj Jain. 第13回 データマイニング パターン抽出 クラス分類 Addison Wesley （1998） 大規模データのマイニング 岩野和生、浦本直彦 訳（Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman著）、共立出版 （2014） その他 1991年 優秀論文賞，人工知能学会全国大会 2000年 九州大学より学位（博士（工学）） データ解析技術の教育は，実社会でのデータ解析利活用の促進に向けてきわめて重要である．データ解析技術の習得には，統計・機械学習の理解はもちろんのこと，多様な実データと実課題を対象にした実践演習が必要不可欠である．Kaggleに代表されるデータ解析コンペティションが，そのよう
データマイニング （3回） (担当: 浅野) データを分析して，有用な情報や知識を抽出するための手法について講 述する．具体的には，データマイニング技術（アソシエーション … データマイニングや知識発見、確率推論、列挙アルゴリズム設計、バイオインフォマティックス等、 情報科学の様々な分野に適用する動きが広がっている。 また、組合せ集合（集合族）を表現する ZDD（Zero-Suppressed BDD）や、文字 [連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング第60回 統計的テキスト解析(5)～統計法則と指標～ 1．ジップの法則 大量のテキストに使用された要素の頻度を集計し、そのデータを値が大きい順に並べると、その順位(ランク)と頻度の間には次の法則があることがわかっている。 2020/03/08 ビッグデータ [1] [2] （英: big data ）とは、一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。 組織が非常に大きなデータセット（テラバイト、ペタバイト、エクサバイトなどで測定）を作成、操作、および管理できるようにするすべて
・データマイニング (5回) (担当: 増田) データを分析して，有用な情報や知識を発見するための手法について講述する．具体的には，データマイニング技術（アソシエーションルール，クラスタリング，決定木，サポートベクターマシンなど) と，そこで利用されている機械学習やベイズ推定の 授業の概要・目的 今日，文理の分野を問わず最先端の研究を進めていくには，大規模データの分析・管理技術が不可欠となっている．本講義では，コンピュータで問題を解くのに 必要なモデル化やアルゴリズムとその情報検索への応用，データの管理およびデータから有用な情報や知識を抽出 アズワンの【AXEL】書籍（洋書）のコーナーです。AXELは研究開発、医療介護、生産現場、食品衛生など幅広い分野に350万点 トップ > 製品概要 > 探索的データ解析 探索的データ解析（Exploratory data analysis)とは？ 探索的データ解析は、1960年ごろより有名な統計学者J.W.Tukeyによって提唱されたもので、データの解釈にあたっては「まずモデルありき」では 主題および 達成目標 /Topic and goals データ収集技術の普及により大規模なデータが蓄積されるようになり、データベースシステムの重要性がますます高まっています。本講義では、データベース学の応用として、大規模なデータを扱う技術であるデータマイニングを中心に大規模データ処理技術 2017年度前期木曜2限「情報検索システム論」のページです。 担当：村上 晴美 場所：学術情報総合センター情報教育実習室3 おしらせ 講義主題と目標（シラバスより） インターネット、パソコンやスマートフォンの普及に伴い、個人や集団が扱うデジタルデータは膨大な量になってきている。
第12回 データマイニング：FP-growth法、Prefix-Span法 第13回 データマイニング：オンライン法と近似アルゴリズム 第14回 演習 第15回 総合評価（総括とまとめ） [教育方法] 講義の概要資料をPowerPointを利用して電子的に作成し 第11回 データマイニング：入門 第12回 データマイニング：Aprioriアルゴリズム 第13回 データマイニング：オンライン法と近似アルゴリズム 第14回 演習 第15回 総合評価（総括とまとめ） [教育方法] 講義の概要資料をPowerPointを利用 Addison Wesley) 増永良文 『リレーショナルデータベース入門』 (サイエンス社) W. Bruce Croft, Donald Metzler, Trevor Strohman 『Search Engines: Information Retrieval in Practice』 (Addison-Wesley) Stefan Buettcher, Charles L データマイニング （3回） (担当: 浅野) データを分析して，有用な情報や知識を抽出するための手法について講 述する．具体的には，データマイニング技術（アソシエーション … データマイニングや知識発見、確率推論、列挙アルゴリズム設計、バイオインフォマティックス等、 情報科学の様々な分野に適用する動きが広がっている。 また、組合せ集合（集合族）を表現する ZDD（Zero-Suppressed BDD）や、文字
Addison Wesley) 増永良文 『リレーショナルデータベース入門』 (サイエンス社) W. Bruce Croft, Donald Metzler, Trevor Strohman 『Search Engines: Information Retrieval in Practice』 (Addison-Wesley) Stefan Buettcher, Charles L
