データマイニングと機械学習
内容
- スライド 1 データマイニングと機械学習
- スライド 2 データと情報
- スライド 3 情報が必須
- スライド 4 データマイニング
- スライド 5 機械学習の技法
- スライド 6 構造記述
- スライド 7 機械は本当に学習するのか?
- スライド 8 お天気問題
- スライド 9 分類と相関規則
- スライド 10 お天気問題(複数種属性)
- スライド 11 コンタクトレンズ・データ
- スライド 12 規則集合
- スライド 13 本問題に対する決定木
- スライド 14 アヤメの分類
- スライド 15 計算機性能の予測
- スライド 16 労使交渉データ
- スライド 17 労使交渉データの決定木
- スライド 18 大豆の分類
- スライド 19 領域知識の役割
- スライド 20 実地に使用された適用事例
- スライド 21 ローン申込み処理
- スライド 22 機械学習を用いて
- スライド 23 画像のスクリーニング
- スライド 24 機械学習を用いて
- スライド 25 需要予想
- スライド 26 機械学習を用いて
- スライド 27 機械欠陥の診断
- スライド 28 機械学習を用いると
- スライド 29 マーケティングT
- スライド 30 マーケティング U
- スライド 31 機械学習と統計学
- スライド 32 探索としての一般化
- スライド 33 概念空間の数え上げ
- スライド 34 バージョン空間
- スライド 35 バージョン空間の例
- スライド 36 候補削除アルゴリズム(1/3)
- スライド 37 候補削除アルゴリズム(2/3)
- スライド 38 候補削除アルゴリズム(3/3)
- スライド 39 バイアス
- スライド 40 言語バイアス
- スライド 41 探索バイアス
- スライド 42 過剰適応回避バイアス
- スライド 43 データマイニングと倫理 T
- スライド 44 データマイニングと倫理 U
- スライド 45 レポート課題
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PPT2HTML : by AGATASHI